Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AASNet	0.05 25	0.08 41	0.08 41	0.07 40	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 39	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 40	0.06 40	0.07 44	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 38	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 37

SACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 41	0.07 40	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 39	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 40	0.06 40	0.07 44	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 38	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 37

AACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 41	0.07 40	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 39	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 40	0.06 40	0.07 44	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 38	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 37

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	1.03 220	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

DispViT+	0.07 29	0.09 46	0.07 37	0.08 43	0.05 35	0.08 44	0.05 37	0.08 45	0.07 45	0.07 34	0.05 35	0.07 42	0.05 40	0.07 43	0.05 39	0.05 39	0.08 44	0.05 38	0.08 43	0.05 38	0.08 45	0.05 39	0.05 38	0.05 37	0.08 44	0.05 37	0.08 45	0.05 37

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 58	0.10 47	0.08 43	0.05 35	0.08 44	0.05 37	0.11 58	0.05 37	0.07 34	0.05 35	0.07 42	0.05 40	0.10 52	0.05 39	0.05 39	0.08 44	0.05 38	0.08 43	0.05 38	0.08 45	0.05 39	0.05 38	0.05 37	0.08 44	0.05 37	0.08 45	0.05 37
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 29	0.11 58	0.10 47	0.08 43	0.05 35	0.08 44	0.05 37	0.11 58	0.05 37	0.07 34	0.05 35	0.07 42	0.05 40	0.10 52	0.05 39	0.05 39	0.08 44	0.05 38	0.08 43	0.05 38	0.07 42	0.05 39	0.05 38	0.05 37	0.08 44	0.07 46	0.08 45	0.06 45
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 29	0.08 41	0.07 37	0.08 43	0.07 47	0.08 44	0.07 46	0.08 45	0.07 45	0.08 37	0.07 47	0.08 45	0.07 48	0.07 43	0.07 44	0.07 47	0.07 42	0.07 48	0.07 41	0.07 48	0.08 45	0.07 47	0.07 44	0.06 46	0.07 43	0.07 46	0.08 45	0.06 45

TS12	0.08 33	0.16 73	0.14 82	0.08 43	0.06 45	0.08 44	0.06 44	0.15 72	0.06 43	0.08 37	0.06 45	0.08 45	0.06 46	0.14 90	0.06 42	0.06 45	0.08 44	0.06 46	0.08 43	0.06 46	0.08 45	0.06 45	0.06 41	0.06 46	0.08 44	0.06 44	0.08 45	0.06 45

TS	0.08 33	0.08 41	0.16 87	0.08 43	0.06 45	0.08 44	0.06 44	0.15 72	0.06 43	0.08 37	0.06 45	0.08 45	0.06 46	0.14 90	0.06 42	0.06 45	0.08 44	0.06 46	0.08 43	0.06 46	0.08 45	0.06 45	0.06 41	0.06 46	0.08 44	0.06 44	0.08 45	0.06 45

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 35	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 252	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 35	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 252	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 78	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 243	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 41	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

AnyNet_C01	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 251	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	1.32 243	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

SepStereo	0.09 40	0.09 46	0.09 44	0.09 51	0.10 52	0.09 50	0.08 49	0.09 47	0.08 49	0.09 40	0.08 48	0.09 51	0.09 52	0.08 48	0.08 51	0.09 52	0.09 51	0.08 52	0.09 50	0.08 50	0.09 50	0.08 51	0.09 48	0.09 52	0.10 52	0.08 50	0.10 52	0.09 52

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

AnonymousM	0.10 42	0.10 48	0.10 47	0.10 52	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 48	0.10 53	0.10 42	0.10 54	0.10 52	0.10 55	0.10 52	0.10 55	0.10 54	0.10 53	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 53	0.10 55	0.10 51	0.10 55	0.10 52	0.10 52	0.10 52	0.10 56

FADNet-RVC-Resample	0.10 42	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 39	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 38	0.05 35	0.04 33	1.53 295	0.04 32	0.05 36	0.05 37	0.06 41	0.05 37

FADNet_RVC	0.10 42	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 300	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 42	0.10 48	0.10 47	0.10 52	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 48	0.10 53	0.10 42	0.10 54	0.10 52	0.10 55	0.10 52	0.10 55	0.10 54	0.10 53	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 53	0.10 55	0.10 51	0.10 55	0.10 52	0.10 52	0.10 52	0.10 56

SHD	0.10 42	0.10 48	0.10 47	0.10 52	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 48	0.10 53	0.10 42	0.10 54	0.10 52	0.10 55	0.10 52	0.10 55	0.10 54	0.10 53	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 53	0.10 55	0.10 51	0.10 55	0.10 52	0.10 52	0.10 52	0.10 56

SAMSARA	0.10 42	0.10 48	0.10 47	0.10 52	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 48	0.10 53	0.10 42	0.10 54	0.10 52	0.10 55	0.10 52	0.10 55	0.10 54	0.10 53	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 53	0.10 55	0.10 51	0.10 55	0.10 52	0.10 52	0.10 52	0.10 56

XQC	0.10 42	0.10 48	0.10 47	0.10 52	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 48	0.10 53	0.10 42	0.10 54	0.10 52	0.10 55	0.10 52	0.10 55	0.10 54	0.10 53	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 53	0.10 55	0.10 51	0.10 55	0.10 52	0.10 52	0.10 52	0.10 56

RTSC	0.10 42	0.10 48	0.10 47	0.10 52	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 48	0.10 53	0.10 42	0.10 54	0.10 52	0.10 55	0.10 52	0.10 55	0.10 54	0.10 53	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 53	0.10 55	0.10 51	0.10 55	0.10 52	0.10 52	0.10 52	0.10 56

RTS	0.10 42	0.10 48	0.10 47	0.10 52	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 48	0.10 53	0.10 42	0.10 54	0.10 52	0.10 55	0.10 52	0.10 55	0.10 54	0.10 53	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 53	0.10 55	0.10 51	0.10 55	0.10 52	0.10 52	0.10 52	0.10 56

RTSA	0.10 42	0.10 48	0.10 47	0.10 52	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 48	0.10 53	0.10 42	0.10 54	0.10 52	0.10 55	0.10 52	0.10 55	0.10 54	0.10 53	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 53	0.10 55	0.10 51	0.10 55	0.10 52	0.10 52	0.10 52	0.10 56

MADNet+	0.10 42	0.10 48	0.10 47	0.10 52	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 48	0.10 53	0.10 42	0.10 54	0.10 52	0.10 55	0.10 52	0.10 55	0.10 54	0.10 53	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 53	0.10 55	0.10 51	0.10 55	0.10 52	0.10 52	0.10 52	0.10 56

MADNet++	0.10 42	0.10 48	0.10 47	0.10 52	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 48	0.10 53	0.10 42	0.10 54	0.10 52	0.10 55	0.10 52	0.10 55	0.10 54	0.10 53	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 53	0.10 55	0.10 51	0.10 55	0.10 52	0.10 52	0.10 52	0.10 56

LRCNet_RVC	0.11 54	0.12 61	0.09 44	0.12 63	0.09 50	0.12 62	0.09 50	0.12 61	0.09 51	0.12 52	0.09 52	0.11 62	0.09 52	0.09 49	0.09 52	0.09 52	0.12 64	0.16 98	0.21 99	0.09 53	0.12 64	0.09 53	0.09 48	0.09 52	0.12 64	0.28 138	0.12 64	0.09 52

FADNet-RVC	0.11 54	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 306	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 37

FADNet	0.11 54	0.04 32	0.05 30	0.06 37	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 38	0.05 35	0.04 33	1.74 304	0.04 32	0.04 31	0.05 37	0.04 30	0.05 37

ProNet	0.12 57	0.18 79	0.11 63	0.14 67	0.10 52	0.14 67	0.11 64	0.14 63	0.11 65	0.14 53	0.10 54	0.14 66	0.10 55	0.10 52	0.11 66	0.10 54	0.15 75	0.10 54	0.14 65	0.10 54	0.14 66	0.10 55	0.11 64	0.10 55	0.15 73	0.10 52	0.14 67	0.10 56

IPLG	0.12 57	0.15 68	0.12 69	0.14 67	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 63	0.11 65	0.15 59	0.11 65	0.14 66	0.11 67	0.12 78	0.11 66	0.11 66	0.14 67	0.11 69	0.14 65	0.11 67	0.14 66	0.11 67	0.11 64	0.11 69	0.14 67	0.11 66	0.14 67	0.11 68

MIPNet	0.12 57	0.15 68	0.12 69	0.14 67	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 63	0.11 65	0.15 59	0.11 65	0.14 66	0.11 67	0.12 78	0.11 66	0.11 66	0.14 67	0.11 69	0.15 74	0.11 67	0.14 66	0.11 67	0.11 64	0.11 69	0.14 67	0.11 66	0.14 67	0.11 68

AnyNet_C32	0.12 57	0.03 23	0.07 37	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 292	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 57	0.04 32	0.07 37	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 284	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

S2M2_L	0.13 62	0.14 66	0.10 47	0.14 67	0.10 52	0.15 76	0.10 53	0.30 123	0.10 53	0.14 53	0.17 99	0.14 66	0.10 55	0.10 52	0.10 55	0.10 54	0.14 67	0.10 54	0.14 65	0.10 54	0.14 66	0.10 55	0.10 51	0.10 55	0.15 73	0.10 52	0.14 67	0.10 56
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 62	0.15 68	0.12 69	0.14 67	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.15 72	0.11 65	0.15 59	0.11 65	0.15 76	0.11 67	0.12 78	0.12 83	0.11 66	0.15 75	0.11 69	0.15 74	0.11 67	0.14 66	0.11 67	0.11 64	0.12 83	0.15 73	0.12 82	0.15 75	0.12 82

IPLGR_C	0.13 62	0.16 73	0.14 82	0.15 76	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 63	0.11 65	0.14 53	0.11 65	0.14 66	0.11 67	0.12 78	0.11 66	0.11 66	0.14 67	0.11 69	0.14 65	0.11 67	0.14 66	0.11 67	0.11 64	0.11 69	0.14 67	0.11 66	0.15 75	0.11 68

IPLGR	0.13 62	0.15 68	0.12 69	0.14 67	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 63	0.13 86	0.15 59	0.11 65	0.14 66	0.12 86	0.12 78	0.11 66	0.11 66	0.14 67	0.11 69	0.14 65	0.11 67	0.14 66	0.11 67	0.11 64	0.12 83	0.15 73	0.11 66	0.14 67	0.11 68

ACRE	0.13 62	0.16 73	0.12 69	0.14 67	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.15 72	0.11 65	0.14 53	0.11 65	0.14 66	0.11 67	0.12 78	0.11 66	0.11 66	0.14 67	0.11 69	0.14 65	0.11 67	0.14 66	0.11 67	0.11 64	0.11 69	0.14 67	0.11 66	0.14 67	0.11 68

ICVP	0.13 62	0.16 73	0.11 63	0.16 83	0.11 65	0.16 83	0.11 64	0.16 76	0.11 65	0.16 71	0.11 65	0.16 84	0.11 67	0.11 68	0.11 66	0.11 66	0.16 83	0.11 69	0.16 81	0.11 67	0.16 82	0.11 67	0.11 64	0.11 69	0.16 83	0.11 66	0.16 82	0.11 68
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 62	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 50	0.04 31	0.04 32	2.46 295	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 69	0.13 64	0.14 82	0.14 67	0.14 92	0.14 67	0.14 89	0.14 63	0.14 91	0.14 53	0.14 91	0.14 66	0.14 93	0.14 90	0.14 93	0.14 92	0.14 67	0.14 92	0.14 65	0.14 93	0.14 66	0.14 93	0.14 89	0.14 92	0.14 67	0.14 89	0.14 67	0.14 93
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.14 69	0.14 66	0.14 82	0.14 67	0.14 92	0.14 67	0.14 89	0.14 63	0.14 91	0.14 53	0.14 91	0.14 66	0.14 93	0.14 90	0.14 93	0.14 92	0.14 67	0.14 92	0.14 65	0.14 93	0.14 66	0.14 93	0.14 89	0.14 92	0.14 67	0.14 89	0.14 67	0.18 114

HSM	0.14 69	0.17 78	0.11 63	0.17 87	0.11 65	0.17 85	0.12 82	0.17 80	0.11 65	0.17 75	0.11 65	0.17 88	0.11 67	0.12 78	0.12 83	0.12 81	0.17 87	0.12 85	0.17 84	0.12 85	0.17 86	0.12 84	0.12 81	0.12 83	0.17 86	0.12 82	0.17 86	0.12 82

ELAS_RVC	0.14 69	0.18 79	0.11 63	0.19 93	0.11 65	0.18 87	0.13 86	0.16 76	0.11 65	0.17 75	0.11 65	0.14 66	0.11 67	0.09 49	0.11 66	0.12 81	0.17 87	0.10 54	0.18 88	0.11 67	0.18 88	0.11 67	0.10 51	0.11 69	0.19 92	0.11 66	0.19 90	0.12 82
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 69	0.19 84	0.11 63	0.20 95	0.11 65	0.20 95	0.12 82	0.18 82	0.12 80	0.18 77	0.12 83	0.19 94	0.11 67	0.11 68	0.11 66	0.11 66	0.18 91	0.11 69	0.19 92	0.11 67	0.19 92	0.11 67	0.11 64	0.11 69	0.20 96	0.11 66	0.20 95	0.12 82
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 69	0.23 94	0.10 47	0.19 93	0.11 65	0.20 95	0.11 64	0.16 76	0.10 53	0.15 59	0.11 65	0.15 76	0.11 67	0.09 49	0.11 66	0.11 66	0.16 83	0.10 54	0.17 84	0.11 67	0.18 88	0.11 67	0.09 48	0.10 55	0.18 89	0.11 66	0.19 90	0.12 82
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 75	0.18 79	0.13 78	0.18 90	0.13 88	0.19 92	0.13 86	0.18 82	0.13 86	0.18 77	0.13 89	0.18 91	0.13 91	0.13 85	0.13 88	0.13 87	0.18 91	0.13 88	0.18 88	0.13 91	0.18 88	0.13 89	0.13 86	0.10 55	0.19 92	0.14 89	0.19 90	0.13 90

BEATNet-Init1	0.15 75	0.07 39	0.10 47	0.08 43	0.07 47	0.07 42	0.07 46	0.07 39	0.07 45	2.19 280	0.08 48	0.08 45	0.07 48	0.07 43	0.07 44	0.07 47	0.08 44	0.07 48	0.08 43	0.08 50	0.07 42	0.07 47	0.07 44	0.07 49	0.08 44	0.07 46	0.07 43	0.07 49

DeepPrunerF	0.15 75	0.07 39	0.10 47	0.08 43	0.07 47	0.07 42	0.07 46	0.07 39	0.07 45	2.19 280	0.08 48	0.08 45	0.07 48	0.07 43	0.07 44	0.07 47	0.08 44	0.07 48	0.08 43	0.08 50	0.07 42	0.07 47	0.07 44	0.07 49	0.08 44	0.07 46	0.07 43	0.07 49

DeepPruner_ROB	0.15 75	0.18 79	0.12 69	0.18 90	0.12 84	0.18 87	0.12 82	0.18 82	0.13 86	0.18 77	0.12 83	0.18 91	0.12 86	0.13 85	0.12 83	0.13 87	0.18 91	0.13 88	0.18 88	0.12 85	0.19 92	0.12 84	0.13 86	0.12 83	0.18 89	0.12 82	0.18 88	0.12 82

LALA_ROB	0.15 75	0.21 87	0.12 69	0.21 100	0.12 84	0.20 95	0.14 89	0.20 85	0.12 80	0.22 87	0.12 83	0.16 84	0.12 86	0.10 52	0.12 83	0.12 81	0.21 101	0.11 69	0.22 100	0.12 85	0.20 96	0.12 84	0.11 64	0.12 83	0.21 101	0.14 89	0.21 99	0.13 90

test_for_model	0.17 80	1.25 238	0.20 103	0.15 76	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 89	0.11 65	0.15 59	0.11 65	0.15 76	0.11 67	0.11 68	0.11 66	0.11 66	0.15 75	0.11 69	0.15 74	0.11 67	0.15 76	0.11 67	0.11 64	0.11 69	0.15 73	0.11 66	0.15 75	0.11 68

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 80	1.25 238	0.20 103	0.15 76	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 89	0.11 65	0.15 59	0.11 65	0.15 76	0.11 67	0.11 68	0.11 66	0.11 66	0.15 75	0.11 69	0.15 74	0.11 67	0.15 76	0.11 67	0.11 64	0.11 69	0.15 73	0.11 66	0.15 75	0.11 68

testlalala	0.17 80	1.25 238	0.20 103	0.15 76	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 89	0.11 65	0.15 59	0.11 65	0.15 76	0.11 67	0.11 68	0.11 66	0.11 66	0.15 75	0.11 69	0.15 74	0.11 67	0.15 76	0.11 67	0.11 64	0.11 69	0.15 73	0.11 66	0.15 75	0.11 68

GCAPDPT-zeroshot	0.17 80	1.25 238	0.20 103	0.15 76	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 89	0.11 65	0.15 59	0.11 65	0.15 76	0.11 67	0.11 68	0.11 66	0.11 66	0.15 75	0.11 69	0.15 74	0.11 67	0.15 76	0.11 67	0.11 64	0.11 69	0.15 73	0.11 66	0.15 75	0.11 68

GCAP-Stereo	0.17 80	1.25 238	0.20 103	0.15 76	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 89	0.11 65	0.15 59	0.11 65	0.15 76	0.11 67	0.11 68	0.11 66	0.11 66	0.15 75	0.11 69	0.15 74	0.11 67	0.15 76	0.11 67	0.11 64	0.11 69	0.15 73	0.11 66	0.15 75	0.11 68

DepthFocus	0.18 85	0.22 89	0.15 86	0.22 102	0.15 94	0.22 102	0.15 94	0.21 89	0.15 93	0.21 84	0.15 93	0.21 99	0.15 96	0.15 95	0.15 96	0.15 96	0.21 101	0.15 96	0.22 100	0.15 97	0.22 102	0.15 96	0.15 92	0.15 96	0.22 103	0.15 94	0.22 101	0.15 94

IGEV_Zeroshot_test	0.18 85	0.22 89	0.18 97	0.21 100	0.18 112	0.20 95	0.17 101	0.20 85	0.16 95	0.25 100	0.16 97	0.21 99	0.17 102	0.16 99	0.18 111	0.15 96	0.20 97	0.16 98	0.20 95	0.18 113	0.21 99	0.17 104	0.17 97	0.17 100	0.20 96	0.17 101	0.20 95	0.16 97

dd	0.18 85	0.22 89	0.16 87	0.22 102	0.15 94	0.22 102	0.15 94	0.21 89	0.15 93	0.21 84	0.15 93	0.21 99	0.15 96	0.15 95	0.15 96	0.15 96	0.22 104	0.14 92	0.22 100	0.14 93	0.22 102	0.15 96	0.16 95	0.15 96	0.23 109	0.15 94	0.22 101	0.16 97

dad	0.18 85	0.23 94	0.16 87	0.22 102	0.15 94	0.22 102	0.15 94	0.22 97	0.16 95	0.21 84	0.15 93	0.22 103	0.15 96	0.15 95	0.16 99	0.17 100	0.23 109	0.17 102	0.23 108	0.15 97	0.22 102	0.15 96	0.15 92	0.15 96	0.22 103	0.15 94	0.22 101	0.16 97

MSKI-zero shot	0.19 89	0.21 87	0.16 87	0.22 102	0.16 98	0.23 111	0.17 101	0.22 97	0.17 100	0.22 87	0.17 99	0.22 103	0.16 99	0.19 112	0.16 99	0.17 100	0.23 109	0.16 98	0.22 100	0.16 99	0.22 102	0.17 104	0.16 95	0.17 100	0.22 103	0.19 115	0.22 101	0.16 97

MIM_Stereo	0.19 89	0.23 94	0.18 97	0.22 102	0.16 98	0.22 102	0.16 99	0.21 89	0.16 95	0.22 87	0.17 99	0.21 99	0.17 102	0.20 113	0.18 111	0.17 100	0.22 104	0.18 115	0.22 100	0.16 99	0.21 99	0.16 100	0.17 97	0.17 100	0.21 101	0.16 99	0.22 101	0.20 118

UNet	0.19 89	0.13 64	0.09 44	0.13 66	0.09 50	0.13 65	0.09 50	0.13 62	0.09 51	0.90 201	0.09 52	0.13 65	0.09 52	0.10 52	0.09 52	0.70 242	0.13 66	0.09 53	0.13 63	0.10 54	0.91 235	0.09 53	0.10 51	0.09 52	0.13 65	0.10 52	0.13 66	0.09 52

iResNet	0.19 89	0.23 94	0.17 92	0.22 102	0.17 102	0.22 102	0.19 115	0.22 97	0.17 100	0.22 87	0.17 99	0.22 103	0.17 102	0.17 101	0.17 103	0.17 100	0.22 104	0.17 102	0.22 100	0.17 103	0.23 109	0.17 104	0.18 111	0.17 100	0.23 109	0.17 101	0.23 110	0.17 103

LACA2	0.20 93	0.27 113	0.22 111	0.24 115	0.17 102	0.24 115	0.17 101	0.26 115	0.17 100	0.24 94	0.17 99	0.24 116	0.17 102	0.21 118	0.17 103	0.17 100	0.24 114	0.17 102	0.24 114	0.17 103	0.24 112	0.17 104	0.17 97	0.17 100	0.24 115	0.17 101	0.24 112	0.17 103

LACA1	0.20 93	0.27 113	0.22 111	0.24 115	0.17 102	0.24 115	0.17 101	0.27 117	0.17 100	0.24 94	0.17 99	0.24 116	0.17 102	0.21 118	0.17 103	0.17 100	0.24 114	0.17 102	0.24 114	0.17 103	0.24 112	0.17 104	0.17 97	0.17 100	0.24 115	0.17 101	0.24 112	0.17 103

ACV-stereo	0.20 93	0.23 94	0.17 92	0.23 110	0.17 102	0.23 111	0.17 101	0.23 105	0.17 100	0.23 93	0.17 99	0.23 109	0.17 102	0.17 101	0.17 103	0.17 100	0.24 114	0.17 102	0.23 108	0.17 103	0.24 112	0.17 104	0.17 97	0.17 100	0.23 109	0.17 101	0.23 110	0.17 103

DAS	0.20 93	0.20 85	0.20 103	0.20 95	0.20 118	0.20 95	0.20 117	0.20 85	0.20 115	0.20 82	0.20 117	0.20 97	0.20 117	0.20 113	0.20 119	0.20 113	0.20 97	0.20 121	0.20 95	0.20 120	0.20 96	0.20 119	0.20 116	0.20 117	0.20 96	0.20 116	0.20 95	0.20 118

ASD4	0.20 93	0.20 85	0.20 103	0.20 95	0.20 118	0.20 95	0.20 117	0.20 85	0.20 115	0.20 82	0.20 117	0.20 97	0.20 117	0.20 113	0.20 119	0.20 113	0.20 97	0.20 121	0.20 95	0.20 120	0.20 96	0.20 119	0.20 116	0.20 117	0.20 96	0.20 116	0.20 95	0.20 118

iResNetv2_ROB	0.20 93	0.22 89	0.19 101	0.23 110	0.19 116	0.22 102	0.17 101	0.22 97	0.17 100	0.22 87	0.17 99	0.22 103	0.17 102	0.18 108	0.18 111	0.19 112	0.22 104	0.17 102	0.23 108	0.17 103	0.25 116	0.18 115	0.17 97	0.18 114	0.23 109	0.17 101	0.25 121	0.17 103

LACA3	0.21 99	0.27 113	0.23 115	0.25 120	0.17 102	0.25 123	0.17 101	0.28 118	0.17 100	0.25 100	0.17 99	0.25 120	0.17 102	0.22 121	0.17 103	0.17 100	0.25 122	0.17 102	0.25 121	0.17 103	0.25 116	0.17 104	0.17 97	0.17 100	0.25 123	0.17 101	0.25 121	0.17 103

ITSA-stereo	0.21 99	0.16 73	0.12 69	0.16 83	0.13 88	0.18 87	0.14 89	0.16 76	1.89 310	0.16 71	0.12 83	0.17 88	0.12 86	0.13 85	0.13 88	0.13 87	0.17 87	0.13 88	0.17 84	0.12 85	0.16 82	0.12 84	0.12 81	0.12 83	0.17 86	0.12 82	0.16 82	0.12 82

Pointernet	0.22 101	0.41 137	0.38 154	0.22 102	0.17 102	0.22 102	0.17 101	0.41 155	0.17 100	0.22 87	0.17 99	0.22 103	0.17 102	0.18 108	0.18 111	0.18 109	0.23 109	0.18 115	0.23 108	0.18 113	0.23 109	0.18 115	0.17 97	0.17 100	0.22 103	0.18 113	0.22 101	0.17 103

JetRed	0.22 101	0.11 58	0.12 69	0.11 62	0.11 65	0.11 61	0.11 64	0.11 58	0.11 65	2.93 305	0.11 65	0.11 62	0.11 67	0.11 68	0.11 66	0.12 81	0.11 63	0.11 69	0.11 62	0.11 67	0.11 63	0.11 67	0.11 64	0.11 69	0.11 63	0.11 66	0.11 63	0.11 68

JetBlue	0.23 103	0.12 61	0.13 78	0.12 63	0.12 84	0.12 62	0.11 64	0.14 63	0.12 80	3.07 306	0.12 83	0.12 64	0.11 67	0.11 68	0.13 88	0.13 87	0.12 64	0.12 85	0.13 63	0.11 67	0.12 64	0.13 89	0.12 81	0.14 92	0.13 65	0.12 82	0.12 64	0.11 68

SFCPSM	0.23 103	0.18 79	0.13 78	0.18 90	0.12 84	0.18 87	0.80 254	0.17 80	0.12 80	0.88 200	0.12 83	0.17 88	0.12 86	0.13 85	0.12 83	0.12 81	0.18 91	0.12 85	0.18 88	0.12 85	1.18 265	0.13 89	0.12 81	0.12 83	0.18 89	0.13 87	0.18 88	0.12 82

S2M2_XL	0.24 105	1.32 250	0.86 240	0.17 87	0.11 65	0.17 85	0.11 64	1.05 246	0.12 80	0.16 71	0.11 65	0.16 84	0.11 67	0.11 68	0.11 66	0.11 66	0.17 87	0.11 69	0.17 84	0.11 67	0.17 86	0.11 67	0.11 64	0.11 69	0.17 86	0.11 66	0.17 86	0.11 68
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 106	1.16 228	1.02 250	0.16 83	0.13 88	0.16 83	0.13 86	1.16 253	0.13 86	0.15 59	0.13 89	0.15 76	0.13 91	0.13 85	0.13 88	0.13 87	0.16 83	0.13 88	0.16 81	0.13 91	0.16 82	0.13 89	0.13 86	0.13 91	0.16 83	0.13 87	0.16 82	0.13 90

LoS_RVC	0.25 106	0.25 106	0.25 121	0.25 120	0.25 128	0.25 123	0.25 128	0.25 110	0.25 127	0.25 100	0.25 131	0.25 120	0.25 130	0.26 132	0.25 132	0.26 128	0.25 122	0.25 131	0.26 125	0.25 132	0.25 116	0.25 128	0.25 127	0.25 130	0.25 123	0.25 129	0.25 121	0.25 130

tt_ll	0.25 106	0.25 106	0.25 121	0.25 120	0.25 128	0.25 123	0.25 128	0.25 110	0.25 127	0.25 100	0.25 131	0.25 120	0.25 130	0.26 132	0.25 132	0.26 128	0.25 122	0.25 131	0.26 125	0.25 132	0.25 116	0.25 128	0.25 127	0.25 130	0.25 123	0.25 129	0.25 121	0.25 130

CAS	0.25 106	0.25 106	0.25 121	0.25 120	0.26 130	0.26 130	0.26 130	0.25 110	0.25 127	0.25 100	0.25 131	0.25 120	0.25 130	0.25 130	0.25 132	0.25 125	0.26 129	0.25 131	0.26 125	0.26 136	0.25 116	0.25 128	0.25 127	0.26 134	0.25 123	0.26 133	0.25 121	0.25 130

LoS	0.25 106	0.25 106	0.27 125	0.27 128	0.26 130	0.25 123	0.26 130	0.26 115	0.25 127	0.26 107	0.25 131	0.25 120	0.25 130	0.26 132	0.25 132	0.25 125	0.25 122	0.25 131	0.25 121	0.25 132	0.27 124	0.25 128	0.26 131	0.26 134	0.26 128	0.25 129	0.25 121	0.25 130
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 111	1.28 249	1.07 258	0.15 76	0.13 88	0.15 76	0.14 89	1.22 260	0.13 86	0.16 71	0.17 99	0.16 84	0.14 93	0.14 90	0.15 96	0.14 92	0.15 75	0.14 92	0.16 81	0.14 93	0.16 82	0.14 93	0.14 89	0.14 92	0.16 83	0.14 89	0.16 82	0.15 94

MatchStereo	0.27 112	0.12 61	2.51 316	0.12 63	0.11 65	0.12 62	0.11 64	2.54 305	0.08 49	0.09 40	0.08 48	0.08 45	0.07 48	0.07 43	0.09 52	0.07 47	0.09 51	0.07 48	0.09 50	0.07 48	0.09 50	0.07 47	0.08 47	0.07 49	0.08 44	0.08 50	0.09 51	0.08 51
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
model_zeroshot	0.27 112	0.30 119	0.19 101	0.36 147	0.23 126	0.25 123	0.27 134	0.33 126	0.21 118	0.35 116	0.22 123	0.25 120	0.27 138	0.26 132	0.23 127	0.26 128	0.35 141	0.22 124	0.36 142	0.23 129	0.25 116	0.27 135	0.27 133	0.23 127	0.36 143	0.22 123	0.25 121	0.27 138

DCVSM-stereo	0.27 112	0.38 131	0.22 111	0.38 153	0.22 121	0.38 154	0.22 122	0.29 121	0.22 121	0.29 109	0.22 123	0.29 132	0.22 124	0.22 121	0.21 121	0.21 116	0.38 152	0.22 124	0.38 150	0.22 124	0.38 145	0.22 122	0.21 118	0.25 130	0.38 150	0.21 120	0.38 148	0.21 122

DLNR_Zeroshot_test	0.27 112	0.30 119	0.23 115	0.30 133	0.22 121	0.31 134	0.24 126	0.29 121	0.23 124	0.38 125	0.23 126	0.29 132	0.23 128	0.22 121	0.23 127	0.23 121	0.30 134	0.34 163	0.29 131	0.23 129	0.29 128	0.29 153	0.22 121	0.23 127	0.30 133	0.23 126	0.30 132	0.23 128

HGLStereo	0.27 112	0.25 106	0.21 110	0.35 143	0.21 120	0.35 141	0.21 120	0.34 132	0.21 118	0.39 128	0.21 120	0.34 138	0.21 122	0.22 121	0.21 121	0.21 116	0.35 141	0.22 124	0.35 139	0.22 124	0.35 136	0.22 122	0.21 118	0.21 121	0.35 141	0.21 120	0.35 140	0.21 122

iResNet_ROB	0.28 117	0.32 123	0.24 120	0.33 137	0.26 130	0.32 136	0.24 126	0.33 126	0.25 127	0.33 111	0.24 129	0.35 141	0.24 129	0.23 126	0.24 131	0.25 125	0.32 136	0.24 130	0.36 142	0.24 131	0.32 130	0.28 141	0.24 126	0.24 129	0.32 135	0.24 128	0.33 134	0.24 129

IGEV-FE	0.29 118	2.85 291	0.36 150	0.20 95	0.17 102	0.19 92	0.17 101	0.37 140	0.17 100	0.19 80	0.17 99	0.19 94	0.17 102	0.17 101	0.17 103	0.17 100	0.19 96	0.17 102	0.19 92	0.17 103	0.19 92	0.17 104	0.17 97	0.17 100	0.19 92	0.17 101	0.19 90	0.17 103

IMH-64-1	0.29 118	0.23 94	0.23 115	0.23 110	0.22 121	0.22 102	0.23 124	0.22 97	0.22 121	2.02 273	0.23 126	0.23 109	0.22 124	0.23 126	0.23 127	0.23 121	0.23 109	0.22 124	0.23 108	0.22 124	0.22 102	0.22 122	0.22 121	0.22 124	0.22 103	0.22 123	0.22 101	0.22 124

IMH-64	0.29 118	0.23 94	0.23 115	0.23 110	0.22 121	0.22 102	0.23 124	0.22 97	0.22 121	2.02 273	0.23 126	0.23 109	0.22 124	0.23 126	0.23 127	0.23 121	0.23 109	0.22 124	0.23 108	0.22 124	0.22 102	0.22 122	0.22 121	0.22 124	0.22 103	0.22 123	0.22 101	0.22 124

UPFNet	0.29 118	0.24 102	0.16 87	0.24 115	0.16 98	0.24 115	0.16 99	0.23 105	0.16 95	1.19 233	0.16 97	0.23 109	0.16 99	0.17 101	0.16 99	0.89 254	0.24 114	0.16 98	0.24 114	0.18 113	1.20 268	0.16 100	0.17 97	0.16 99	0.24 115	0.16 99	0.24 112	0.16 97

WAO-6	0.30 122	0.22 89	0.23 115	0.22 102	0.23 126	0.23 111	0.22 122	0.22 97	0.23 124	2.21 283	0.22 123	0.22 103	0.22 124	0.22 121	0.22 125	0.23 121	0.22 104	0.23 129	0.22 100	0.22 124	0.22 102	0.22 122	0.22 121	0.22 124	0.23 109	0.23 126	0.22 101	0.22 124

anonymity	0.30 122	0.34 125	0.27 125	0.33 137	0.27 135	0.33 137	0.28 141	0.33 126	0.28 141	0.33 111	0.28 142	0.33 136	0.28 140	0.28 144	0.28 144	0.28 138	0.34 138	0.28 139	0.34 137	0.28 141	0.34 132	0.27 135	0.27 133	0.27 138	0.34 138	0.28 138	0.34 138	0.28 141

iRaft-Stereo_20w	0.30 122	0.46 152	0.27 125	0.34 139	0.26 130	0.35 141	0.28 141	0.34 132	0.26 134	0.34 114	0.26 135	0.34 138	0.26 136	0.26 132	0.26 137	0.26 128	0.34 138	0.26 135	0.34 137	0.26 136	0.34 132	0.26 134	0.26 131	0.26 134	0.34 138	0.26 133	0.34 138	0.26 135

MMNet	0.30 122	0.24 102	0.17 92	0.24 115	0.17 102	0.24 115	0.17 101	0.23 105	0.18 111	1.21 236	0.17 99	0.23 109	0.17 102	0.17 101	0.17 103	0.89 254	0.24 114	0.17 102	0.24 114	0.17 103	1.22 270	0.16 100	0.17 97	0.17 100	0.24 115	0.17 101	0.24 112	0.17 103

delet	0.30 122	0.24 102	0.17 92	0.24 115	0.17 102	0.24 115	0.17 101	0.23 105	0.16 95	1.21 236	0.17 99	0.24 116	0.17 102	0.17 101	0.17 103	0.91 258	0.24 114	0.17 102	0.24 114	0.17 103	1.23 272	0.17 104	0.17 97	0.17 100	0.24 115	0.17 101	0.24 112	0.17 103

psm_up	0.30 122	0.24 102	0.17 92	0.25 120	0.17 102	0.24 115	0.17 101	0.24 109	0.17 100	1.20 235	0.17 99	0.23 109	0.17 102	0.17 101	0.18 111	0.90 257	0.24 114	0.17 102	0.25 121	0.17 103	1.24 275	0.17 104	0.17 97	0.17 100	0.24 115	0.17 101	0.24 112	0.17 103

MLCV	0.30 122	0.33 124	0.28 128	0.34 139	0.28 139	0.33 137	0.28 141	0.33 126	0.29 149	0.33 111	0.27 139	0.33 136	0.28 140	0.26 132	0.29 152	0.28 138	0.33 137	0.28 139	0.33 134	0.28 141	0.33 131	0.27 135	0.28 138	0.28 142	0.33 136	0.28 138	0.33 134	0.28 141

DN-CSS_ROB	0.30 122	0.34 125	0.29 133	0.34 139	0.27 135	0.34 139	0.28 141	0.33 126	0.27 136	0.34 114	0.27 139	0.34 138	0.28 140	0.29 146	0.27 140	0.26 128	0.35 141	0.29 148	0.33 134	0.28 141	0.34 132	0.28 141	0.28 138	0.27 138	0.34 138	0.28 138	0.33 134	0.28 141

UNDER WATER-64	0.31 130	0.25 106	0.25 121	0.26 126	0.26 130	0.25 123	0.26 130	0.25 110	0.26 134	1.69 258	0.26 135	0.25 120	0.25 130	0.25 130	0.26 137	0.26 128	0.25 122	0.26 135	0.26 125	0.26 136	0.25 116	0.25 128	0.25 127	0.25 130	0.26 128	0.26 133	0.25 121	0.26 135

LG-Stereo_L2	0.32 131	0.45 148	0.36 150	0.37 149	0.27 135	0.37 150	0.27 134	0.43 160	0.27 136	0.36 122	0.31 158	0.36 147	0.27 138	0.27 139	0.27 140	0.30 150	0.37 149	0.27 138	0.37 146	0.27 140	0.37 142	0.27 135	0.27 133	0.27 138	0.37 147	0.27 136	0.37 146	0.27 138

CASnet	0.32 131	0.53 168	0.34 147	0.27 128	0.31 159	0.34 139	0.29 154	0.31 124	0.32 156	0.25 100	0.31 158	0.27 129	0.40 186	0.45 190	0.27 140	0.30 150	0.26 129	0.40 185	0.28 130	0.37 175	0.28 126	0.39 183	0.29 146	0.40 188	0.29 132	0.28 138	0.24 112	0.30 158
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 131	0.45 148	0.29 133	0.36 147	0.29 149	0.36 146	0.29 154	0.36 139	0.29 149	0.35 116	0.29 150	0.35 141	0.28 140	0.27 139	0.28 144	0.28 138	0.35 141	0.28 139	0.35 139	0.28 141	0.35 136	0.28 141	0.29 146	0.29 152	0.36 143	0.29 153	0.36 143	0.29 152

RSM	0.33 134	0.36 129	0.31 142	0.39 164	0.32 161	0.36 146	0.30 159	0.35 135	0.38 173	0.35 116	0.31 158	0.35 141	0.30 154	0.30 151	0.31 159	0.30 150	0.36 146	0.31 157	0.36 142	0.30 157	0.36 140	0.31 158	0.31 156	0.31 158	0.36 143	0.31 159	0.36 143	0.31 161

SQANet	0.33 134	0.28 116	0.28 128	0.28 132	0.28 139	0.29 132	0.28 141	0.28 118	0.28 141	1.59 255	0.28 142	0.28 131	0.28 140	0.28 144	0.28 144	0.28 138	0.28 132	0.28 139	0.29 131	0.28 141	0.28 126	0.28 141	0.28 138	0.28 142	0.28 131	0.28 138	0.28 130	0.28 141

DGSMNet	0.33 134	0.42 143	0.28 128	0.40 165	0.28 139	0.40 164	0.28 141	0.40 153	0.28 141	0.40 136	0.28 142	0.39 156	0.28 140	0.27 139	0.28 144	0.28 138	0.40 166	0.28 139	0.42 171	0.29 150	0.41 160	0.31 158	0.29 146	0.28 142	0.41 165	0.28 138	0.42 169	0.29 152

gcap_with_dpt	0.34 137	0.42 143	0.29 133	0.42 176	0.29 149	0.42 172	0.29 154	0.39 149	0.29 149	0.39 128	0.29 150	0.39 156	0.29 149	0.29 146	0.29 152	0.28 138	0.42 173	0.29 148	0.42 171	0.29 150	0.42 165	0.28 141	0.28 138	0.28 142	0.41 165	0.28 138	0.41 163	0.28 141

castereo	0.34 137	1.59 256	1.39 278	0.17 87	0.15 94	0.18 87	0.26 130	1.74 276	0.17 100	0.19 80	0.18 114	0.18 91	0.20 117	0.20 113	0.22 125	0.21 116	0.18 91	0.17 102	0.19 92	0.16 99	0.18 88	0.20 119	0.17 97	0.21 121	0.19 92	0.17 101	0.19 90	0.16 97

GCAP-BAT	0.34 137	0.42 143	0.29 133	0.42 176	0.29 149	0.42 172	0.29 154	0.39 149	0.29 149	0.39 128	0.29 150	0.39 156	0.29 149	0.29 146	0.29 152	0.28 138	0.42 173	0.29 148	0.42 171	0.29 150	0.42 165	0.28 141	0.28 138	0.28 142	0.41 165	0.28 138	0.41 163	0.28 141

RAFT-Test	0.34 137	0.45 148	0.30 139	0.38 153	0.32 161	0.40 164	0.32 163	0.39 149	0.32 156	0.39 128	0.30 155	0.37 149	0.29 149	0.30 151	0.30 156	0.29 148	0.38 152	0.30 154	0.38 150	0.29 150	0.38 145	0.29 153	0.29 146	0.30 156	0.38 150	0.30 156	0.38 148	0.30 158

RAFT + AFF	0.34 137	0.29 117	0.32 145	0.31 135	0.30 156	0.39 161	0.32 163	0.39 149	0.30 153	0.39 128	0.32 161	0.39 156	0.32 159	0.35 160	0.36 169	0.32 159	0.38 152	0.31 157	0.38 150	0.31 161	0.38 145	0.28 141	0.37 174	0.34 165	0.38 150	0.30 156	0.38 148	0.28 141

ETE_ROB	0.35 142	0.35 128	0.35 148	0.35 143	0.35 169	0.35 141	0.35 166	0.35 135	0.35 165	0.35 116	0.35 167	0.35 141	0.35 166	0.35 160	0.35 165	0.35 165	0.35 141	0.35 167	0.35 139	0.35 169	0.35 136	0.35 165	0.35 165	0.35 169	0.35 141	0.35 166	0.35 140	0.35 168

VIP-Stereo	0.36 143	2.00 265	1.11 262	0.26 126	0.16 98	0.24 115	0.15 94	2.00 286	0.23 124	0.24 94	0.15 93	0.23 109	0.16 99	0.16 99	0.16 99	0.15 96	0.24 114	0.15 96	0.24 114	0.16 99	0.24 112	0.15 96	0.15 92	0.20 117	0.24 115	0.15 94	0.24 112	0.15 94

GREAT-IGEV	0.36 143	0.46 152	0.33 146	0.43 178	0.30 156	0.43 177	0.30 159	0.45 163	0.30 153	0.42 144	0.30 155	0.43 172	0.30 154	0.30 151	0.30 156	0.30 150	0.43 175	0.30 154	0.43 174	0.30 157	0.43 168	0.30 156	0.30 154	0.30 156	0.43 173	0.30 156	0.43 171	0.30 158
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
EKT-Stereo	0.36 143	0.50 165	0.30 139	0.40 165	0.29 149	0.40 164	0.29 154	0.35 135	0.30 153	0.47 154	0.30 155	0.35 141	0.32 159	0.29 146	0.34 163	0.33 161	0.59 208	0.31 157	0.39 161	0.29 150	0.37 142	0.38 174	0.29 146	0.31 158	0.58 212	0.28 138	0.51 197	0.29 152

GEStereo_RVC	0.36 143	0.23 94	0.18 97	0.23 110	0.18 112	0.23 111	0.19 115	0.22 97	0.19 113	0.24 94	0.20 117	0.24 116	0.18 115	0.18 108	0.18 111	0.21 116	0.25 122	0.18 115	0.22 100	0.18 113	0.23 109	0.18 115	0.19 114	0.20 117	0.23 109	0.20 116	4.43 328	0.19 116

DMCA	0.36 143	0.38 131	0.37 152	0.35 143	0.35 169	0.35 141	0.36 172	0.35 135	0.36 170	0.36 122	0.37 176	0.36 147	0.36 171	0.36 165	0.35 165	0.37 170	0.36 146	0.36 169	0.36 142	0.36 173	0.36 140	0.35 165	0.36 170	0.36 172	0.37 147	0.36 169	0.36 143	0.36 173

DDF-Stereo	0.37 148	0.57 178	0.50 192	0.40 165	0.32 161	0.40 164	0.32 163	0.53 187	0.32 156	0.39 128	0.32 161	0.39 156	0.32 159	0.32 154	0.32 161	0.32 159	0.40 166	0.32 161	0.40 162	0.32 162	0.40 159	0.32 161	0.32 157	0.32 160	0.40 160	0.32 161	0.40 159	0.32 163

XPNet_ROB	0.37 148	0.37 130	0.37 152	0.37 149	0.37 175	0.37 150	0.37 177	0.37 140	0.37 172	0.37 124	0.37 176	0.37 149	0.37 173	0.37 167	0.37 172	0.37 170	0.37 149	0.37 174	0.37 146	0.37 175	0.37 142	0.37 171	0.37 174	0.37 178	0.37 147	0.37 175	0.37 146	0.37 176

GIP-stereo	0.38 150	0.56 175	0.40 158	0.45 182	0.33 164	0.44 179	0.35 166	0.49 177	0.33 160	0.43 145	0.32 161	0.42 168	0.31 156	0.33 155	0.33 162	0.34 162	0.40 166	0.32 161	0.40 162	0.32 162	0.43 168	0.38 174	0.33 160	0.32 160	0.43 173	0.32 161	0.42 169	0.34 167

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 150	1.06 221	0.54 200	0.59 214	0.27 135	0.46 181	0.27 134	0.46 164	0.27 136	0.46 151	0.27 139	0.46 176	0.26 136	0.27 139	0.27 140	0.26 128	0.46 178	0.26 135	0.45 177	0.30 157	0.46 172	0.27 135	0.27 133	0.27 138	0.46 177	0.27 136	0.45 174	0.26 135

CES	0.38 150	0.34 125	0.44 170	0.43 178	0.33 164	0.37 150	0.44 197	0.37 140	0.38 173	0.45 148	0.35 167	0.35 141	0.41 187	0.45 190	0.36 169	0.36 167	0.36 146	0.45 197	0.43 174	0.35 169	0.34 132	0.46 196	0.36 170	0.36 172	0.42 172	0.34 165	0.35 140	0.38 179

PML	0.39 153	0.56 175	0.29 133	0.55 208	0.28 139	0.56 209	0.28 141	0.51 184	0.28 141	0.50 160	0.28 142	0.51 197	0.28 140	0.29 146	0.28 144	0.29 148	0.56 206	0.29 148	0.57 212	0.28 141	0.56 204	0.28 141	0.28 138	0.29 152	0.56 209	0.28 138	0.56 206	0.28 141

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 154	2.14 274	1.91 303	0.20 95	0.18 112	0.19 92	0.17 101	2.23 289	0.19 113	0.24 94	0.21 120	0.19 94	0.21 122	0.20 113	0.18 111	0.20 113	0.20 97	0.18 115	0.20 95	0.19 118	0.19 92	0.17 104	0.18 111	0.17 100	0.20 96	0.20 116	0.21 99	0.19 116

quiztm	0.41 155	0.45 148	0.40 158	0.44 180	0.39 184	0.45 180	0.39 187	0.44 162	0.40 182	0.45 148	0.39 187	0.45 175	0.39 185	0.39 178	0.40 187	0.39 181	0.45 177	0.40 185	0.45 177	0.39 186	0.44 170	0.39 183	0.39 184	0.39 186	0.44 175	0.39 185	0.44 173	0.39 185

GASTEREO	0.41 155	0.54 169	0.44 170	0.48 192	0.35 169	0.48 193	0.35 166	0.53 187	0.35 165	0.46 151	0.35 167	0.46 176	0.35 166	0.35 160	0.35 165	0.35 165	0.47 182	0.35 167	0.47 183	0.35 169	0.47 176	0.38 174	0.35 165	0.35 169	0.48 188	0.35 166	0.47 179	0.35 168

GwcNet-ADL	0.41 155	0.41 137	0.41 161	0.41 172	0.41 187	0.41 168	0.41 189	0.41 155	0.41 186	0.41 137	0.41 190	0.41 164	0.41 187	0.41 180	0.41 190	0.41 183	0.41 169	0.41 188	0.41 167	0.41 189	0.41 160	0.41 188	0.41 187	0.41 189	0.41 165	0.41 188	0.41 163	0.41 189

PSMNet-ADL	0.41 155	0.41 137	0.41 161	0.41 172	0.41 187	0.41 168	0.41 189	0.41 155	0.41 186	0.41 137	0.41 190	0.41 164	0.41 187	0.41 180	0.41 190	0.41 183	0.41 169	0.41 188	0.41 167	0.41 189	0.41 160	0.41 188	0.41 187	0.41 189	0.41 165	0.41 188	0.41 163	0.41 189

GANet-ADL	0.41 155	0.41 137	0.41 161	0.41 172	0.41 187	0.41 168	0.41 189	0.41 155	0.41 186	0.41 137	0.41 190	0.41 164	0.41 187	0.41 180	0.41 190	0.41 183	0.41 169	0.41 188	0.41 167	0.41 189	0.41 160	0.41 188	0.41 187	0.41 189	0.41 165	0.41 188	0.41 163	0.41 189

ADLNet	0.41 155	0.41 137	0.41 161	0.41 172	0.41 187	0.41 168	0.41 189	0.41 155	0.41 186	0.41 137	0.41 190	0.41 164	0.41 187	0.41 180	0.41 190	0.41 183	0.41 169	0.41 188	0.41 167	0.41 189	0.41 160	0.41 188	0.41 187	0.41 189	0.41 165	0.41 188	0.41 163	0.41 189

GEAStereo	0.42 161	0.55 171	0.44 170	0.48 192	0.35 169	0.48 193	0.35 166	0.54 189	0.35 165	0.47 154	0.36 170	0.47 181	0.41 187	0.38 169	0.38 174	0.38 173	0.51 197	0.36 169	0.51 201	0.38 179	0.48 183	0.35 165	0.35 165	0.36 172	0.52 200	0.37 175	0.48 185	0.36 173

GSStereo	0.42 161	0.56 175	0.44 170	0.48 192	0.36 174	0.48 193	0.36 172	0.54 189	0.36 170	0.47 154	0.36 170	0.47 181	0.36 171	0.36 165	0.35 165	0.36 167	0.48 187	0.36 169	0.48 190	0.36 173	0.48 183	0.36 170	0.36 170	0.36 172	0.48 188	0.36 169	0.48 185	0.35 168

gasm-f	0.42 161	0.55 171	0.44 170	0.48 192	0.35 169	0.48 193	0.35 166	0.54 189	0.35 165	0.47 154	0.36 170	0.47 181	0.41 187	0.38 169	0.38 174	0.38 173	0.51 197	0.36 169	0.51 201	0.38 179	0.48 183	0.35 165	0.35 165	0.36 172	0.52 200	0.37 175	0.48 185	0.36 173

DEFOM-Stereo	0.43 164	1.60 258	1.47 283	0.30 133	0.28 139	0.31 134	0.28 141	1.65 274	0.25 127	0.29 109	0.26 135	0.30 134	0.29 149	0.27 139	0.26 137	0.26 128	0.30 134	0.29 148	0.30 133	0.26 136	0.29 128	0.29 153	0.27 133	0.26 134	0.30 133	0.29 153	0.30 132	0.29 152

GES	0.43 164	0.41 137	0.31 142	0.35 143	0.30 156	0.47 187	0.28 141	0.33 126	0.28 141	0.35 116	0.29 150	2.95 309	0.38 176	0.35 160	0.30 156	0.34 162	0.34 138	0.30 154	0.33 134	0.30 157	0.35 136	0.30 156	0.33 160	0.33 163	0.33 136	0.31 159	0.33 134	0.29 152

MSCF	0.44 166	0.60 184	0.47 178	0.50 200	0.40 185	0.50 200	0.38 180	0.57 197	0.38 173	0.48 158	0.38 179	0.48 189	0.38 176	0.38 169	0.38 174	0.38 173	0.49 192	0.38 177	0.49 194	0.39 186	0.50 191	0.38 174	0.38 178	0.38 179	0.49 193	0.38 179	0.49 193	0.38 179

LG-Stereo_L1	0.44 166	0.58 181	0.49 191	0.51 203	0.38 179	0.51 202	0.38 180	0.56 195	0.38 173	0.50 160	0.38 179	0.50 194	0.38 176	0.38 169	0.38 174	0.38 173	0.52 199	0.38 177	0.52 204	0.38 179	0.51 193	0.38 174	0.38 178	0.38 179	0.52 200	0.38 179	0.51 197	0.40 187

FCDSN-DC	0.44 166	0.31 121	0.35 148	0.34 139	0.28 139	0.35 141	0.30 159	0.32 125	0.25 127	1.32 243	0.24 129	1.00 253	0.32 159	0.35 160	0.34 163	0.30 150	0.72 224	0.37 174	0.48 190	0.32 162	0.53 199	0.49 211	0.23 125	0.29 152	0.50 194	0.42 193	0.61 213	0.71 248
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LG-Stereo_Zeroshot	0.45 169	0.57 178	0.45 176	0.54 205	0.37 175	0.53 206	0.37 177	0.56 195	0.40 182	0.53 166	0.38 179	0.53 201	0.37 173	0.37 167	0.37 172	0.37 170	0.55 202	0.38 177	0.53 206	0.37 175	0.53 199	0.37 171	0.37 174	0.39 186	0.54 205	0.37 175	0.54 203	0.37 176

WAO-7	0.46 170	0.38 131	0.38 154	0.38 153	0.38 179	0.38 154	0.38 180	0.38 143	0.38 173	2.57 299	0.38 179	0.38 152	0.38 176	0.38 169	0.38 174	0.38 173	0.38 152	0.38 177	0.38 150	0.38 179	0.38 145	0.38 174	0.38 178	0.38 179	0.38 150	0.38 179	0.38 148	0.38 179

Venus	0.46 170	0.38 131	0.40 158	0.38 153	0.38 179	0.39 161	0.38 180	0.38 143	0.38 173	2.71 301	0.38 179	0.38 152	0.38 176	0.38 169	0.38 174	0.38 173	0.38 152	0.38 177	0.38 150	0.38 179	0.38 145	0.38 174	0.38 178	0.38 179	0.38 150	0.38 179	0.39 158	0.38 179

HanzoNet	0.47 172	0.39 135	0.38 154	0.38 153	0.38 179	0.38 154	0.38 180	0.40 153	0.38 173	2.63 300	0.38 179	0.38 152	0.38 176	0.38 169	0.38 174	0.39 181	0.38 152	0.38 177	0.38 150	0.42 194	0.38 145	0.39 183	0.39 184	0.38 179	0.38 150	0.38 179	0.38 148	0.39 185

IMH	0.47 172	0.40 136	0.39 157	0.38 153	0.38 179	0.38 154	0.38 180	0.38 143	0.40 182	2.79 303	0.38 179	0.38 152	0.38 176	0.38 169	0.38 174	0.38 173	0.39 162	0.38 177	0.38 150	0.40 188	0.38 145	0.38 174	0.38 178	0.38 179	0.38 150	0.38 179	0.38 148	0.38 179

LL-Strereo2	0.47 172	2.60 287	0.51 196	0.38 153	0.28 139	0.37 150	0.28 141	0.55 193	0.35 165	0.44 147	0.34 166	0.44 174	0.34 164	0.34 156	0.36 169	0.36 167	0.47 182	0.36 169	0.47 183	0.35 169	0.47 176	0.35 165	0.35 165	0.35 169	0.46 177	0.35 166	0.47 179	0.35 168

DN	0.50 175	0.59 183	0.44 170	0.59 214	0.44 195	0.59 213	0.44 197	0.57 197	0.44 193	0.57 170	0.44 196	0.57 207	0.44 195	0.44 188	0.44 197	0.44 190	0.59 208	0.44 196	0.59 213	0.44 197	0.59 208	0.44 195	0.44 194	0.44 196	0.59 214	0.44 196	0.59 209	0.44 195

GMOStereo	0.50 175	0.44 146	2.38 313	0.40 165	0.34 166	0.42 172	0.36 172	1.96 281	0.34 161	0.41 137	0.36 170	0.42 168	0.35 166	0.34 156	0.38 174	0.31 155	0.39 162	0.34 163	0.40 162	0.33 166	0.39 154	0.33 162	0.33 160	0.34 165	0.40 160	0.36 169	0.40 159	0.32 163

error version	0.50 175	0.44 146	2.38 313	0.40 165	0.34 166	0.42 172	0.36 172	1.96 281	0.34 161	0.41 137	0.36 170	0.42 168	0.35 166	0.34 156	0.38 174	0.31 155	0.39 162	0.34 163	0.40 162	0.33 166	0.39 154	0.33 162	0.33 160	0.34 165	0.40 160	0.36 169	0.40 159	0.32 163

SANet	0.50 175	0.50 165	0.50 192	0.50 200	0.50 215	0.50 200	0.50 215	0.50 181	0.50 214	0.50 160	0.50 214	0.50 194	0.50 214	0.50 208	0.50 217	0.50 212	0.50 195	0.50 216	0.50 198	0.50 217	0.50 191	0.50 217	0.50 211	0.50 213	0.50 194	0.50 216	0.50 195	0.50 211

PDISCO_ROB	0.50 175	0.15 68	0.11 63	0.16 83	3.16 321	0.13 65	0.12 82	0.14 63	0.12 80	0.15 59	0.11 65	2.55 308	0.11 67	2.20 306	0.13 88	0.12 81	0.16 83	0.10 54	0.14 65	0.12 85	0.15 76	0.12 84	0.12 81	0.12 83	0.15 73	0.10 52	2.75 309	0.09 52

otaku	0.52 180	0.46 152	0.48 185	0.46 183	0.46 197	0.46 181	0.46 199	0.46 164	0.47 202	1.88 262	0.46 199	0.46 176	0.46 200	0.46 192	0.46 200	0.46 193	0.47 182	0.46 198	0.46 179	0.46 200	0.47 176	0.46 196	0.46 196	0.46 199	0.47 183	0.46 198	0.46 175	0.47 200

HaxPig	0.52 180	0.48 161	0.47 178	0.47 188	0.47 201	0.47 187	0.47 203	0.47 170	0.47 202	1.80 259	0.47 203	0.47 181	0.47 203	0.47 196	0.47 204	0.47 200	0.47 182	0.47 205	0.47 183	0.47 205	0.47 176	0.47 204	0.47 202	0.47 203	0.47 183	0.47 205	0.47 179	0.47 200

UNDER WATER	0.52 180	0.47 158	0.47 178	0.47 188	0.47 201	0.47 187	0.47 203	0.47 170	0.47 202	1.90 263	0.47 203	0.47 181	0.47 203	0.47 196	0.47 204	0.47 200	0.46 178	0.47 205	0.47 183	0.47 205	0.46 172	0.47 204	0.47 202	0.48 207	0.47 183	0.47 205	0.47 179	0.47 200

Dean	0.52 180	0.46 152	0.48 185	0.46 183	0.46 197	0.46 181	0.46 199	0.46 164	0.46 197	1.90 263	0.46 199	0.47 181	0.46 200	0.46 192	0.46 200	0.46 193	0.48 187	0.46 198	0.46 179	0.46 200	0.46 172	0.46 196	0.46 196	0.46 199	0.46 177	0.46 198	0.46 175	0.46 197

Ntro	0.53 184	0.47 158	0.50 192	0.46 183	0.48 207	0.47 187	0.47 203	0.46 164	0.46 197	2.05 275	0.47 203	0.47 181	0.49 212	0.47 196	0.47 204	0.46 193	0.48 187	0.46 198	0.49 194	0.46 200	0.47 176	0.46 196	0.46 196	0.47 203	0.46 177	0.46 198	0.47 179	0.47 200

RainbowNet	0.53 184	0.48 161	0.48 185	0.48 192	0.48 207	0.48 193	0.48 208	0.48 173	0.48 207	1.92 265	0.48 209	0.48 189	0.48 207	0.48 202	0.48 210	0.48 204	0.48 187	0.48 209	0.48 190	0.48 209	0.48 183	0.48 207	0.48 206	0.48 207	0.48 188	0.48 209	0.48 185	0.48 207

LVE	0.53 184	0.47 158	0.48 185	0.47 188	0.47 201	0.47 187	0.47 203	0.48 173	0.47 202	1.96 270	0.47 203	0.47 181	0.47 203	0.47 196	0.47 204	0.47 200	0.47 182	0.47 205	0.47 183	0.47 205	0.47 176	0.47 204	0.47 202	0.47 203	0.47 183	0.47 205	0.47 179	0.47 200

ACVNet_1	0.53 184	0.46 152	0.48 185	0.47 188	0.47 201	0.46 181	0.48 208	0.48 173	0.48 207	2.07 276	0.47 203	0.48 189	0.48 207	0.47 196	0.47 204	0.46 193	0.49 192	0.47 205	0.47 183	0.47 205	0.48 183	0.46 196	0.46 196	0.48 207	0.47 183	0.47 205	0.48 185	0.47 200

ACVNet-4b	0.53 184	0.46 152	0.47 178	0.46 183	0.46 197	0.46 181	0.46 199	0.46 164	0.46 197	2.17 279	0.46 199	0.46 176	0.47 203	0.46 192	0.46 200	0.46 193	0.46 178	0.46 198	0.46 179	0.46 200	0.46 172	0.46 196	0.46 196	0.47 203	0.46 177	0.46 198	0.46 175	0.46 197

AIO-test2	0.54 189	0.65 188	0.55 203	0.60 216	0.50 215	0.60 214	0.49 211	0.65 203	0.48 207	0.60 173	0.49 212	0.59 208	0.50 214	0.50 208	0.49 214	0.49 208	0.60 210	0.50 216	0.60 215	0.49 214	0.60 209	0.49 211	0.50 211	0.51 215	0.60 216	0.48 209	0.60 210	0.50 211

AIO-test1	0.54 189	0.64 187	0.54 200	0.60 216	0.49 211	0.61 216	0.49 211	0.64 202	0.49 212	0.59 171	0.48 209	0.60 210	0.50 214	0.48 202	0.48 210	0.48 204	0.60 210	0.48 209	0.60 215	0.48 209	0.60 209	0.49 211	0.49 208	0.49 211	0.59 214	0.49 213	0.60 210	0.49 208

notaker	0.54 189	0.48 161	0.48 185	0.48 192	0.48 207	0.48 193	0.49 211	0.48 173	0.48 207	1.95 269	0.48 209	0.48 189	0.48 207	0.48 202	0.48 210	0.48 204	0.48 187	0.48 209	0.48 190	0.48 209	0.49 189	0.48 207	0.48 206	0.49 211	0.48 188	0.48 209	0.48 185	0.49 208

FSD	0.55 192	0.55 171	0.42 167	0.54 205	0.42 192	0.55 208	0.43 195	0.54 189	0.42 191	0.59 171	0.42 195	0.54 203	0.44 195	0.43 186	0.42 196	0.42 188	0.55 202	0.42 194	2.46 304	0.44 197	0.55 202	0.43 193	0.42 191	0.44 196	0.55 206	0.43 195	0.55 204	0.53 217

ACVNet_2	0.55 192	0.49 164	0.50 192	0.49 198	0.49 211	0.49 199	0.49 211	0.49 177	0.49 212	2.14 278	0.49 212	0.50 194	0.49 212	0.49 205	0.49 214	0.49 208	0.50 195	0.49 215	0.50 198	0.49 214	0.49 189	0.49 211	0.49 208	0.50 213	0.50 194	0.49 213	0.50 195	0.49 208

CFNet	0.55 192	0.25 106	0.18 97	0.25 120	0.18 112	0.25 123	0.18 114	0.25 110	0.18 111	0.25 100	0.18 114	0.25 120	0.18 115	0.18 108	0.18 111	0.18 109	0.25 122	0.18 115	0.25 121	0.18 113	5.31 340	4.36 340	0.18 111	0.18 114	0.25 123	0.18 113	0.25 121	0.18 114

PSMNet_ROB	0.55 192	0.55 171	0.56 206	0.56 209	0.55 219	0.56 209	0.55 219	0.55 193	0.55 218	0.55 167	0.55 219	0.55 204	0.55 222	0.55 211	0.56 222	0.55 216	0.55 202	0.55 222	0.55 209	0.55 220	0.55 202	0.55 220	0.55 216	0.55 221	0.55 206	0.55 221	0.55 204	0.55 218

PointNet	0.56 196	0.69 190	0.47 178	0.69 225	0.47 201	0.69 222	0.47 203	0.70 209	0.47 202	0.69 178	0.47 203	0.69 219	0.48 207	0.47 196	0.47 204	0.47 200	0.70 220	0.48 209	0.70 222	0.48 209	0.69 218	0.48 207	0.47 202	0.48 207	0.70 223	0.48 209	0.69 218	0.47 200

IER	0.56 196	2.72 290	2.20 307	0.38 153	0.29 149	0.38 154	0.27 134	2.77 306	0.27 136	0.38 125	0.28 142	0.37 149	0.25 130	0.26 132	0.25 132	0.26 128	0.38 152	0.29 148	0.38 150	0.25 132	0.39 154	0.25 128	0.29 146	0.29 152	0.40 160	0.25 129	0.38 148	0.25 130

LG-Stereo	0.57 198	0.58 181	0.43 168	0.54 205	0.65 231	0.95 245	0.69 245	0.69 205	0.38 173	0.52 164	0.37 176	0.53 201	0.37 173	0.68 239	0.73 250	0.72 245	0.70 220	0.37 174	0.54 208	0.37 175	0.54 201	0.37 171	0.37 174	0.56 222	0.95 247	0.59 226	0.84 234	0.37 176

CASS	0.58 199	0.89 207	0.55 203	0.56 209	0.55 219	0.60 214	0.57 225	0.57 197	0.56 220	0.55 167	0.56 220	0.56 205	0.50 214	0.63 223	0.56 222	0.56 219	0.62 213	0.62 231	0.59 213	0.56 222	0.56 204	0.48 207	0.60 223	0.56 222	0.57 211	0.60 228	0.57 208	0.59 223
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 200	0.29 117	0.22 111	0.27 128	5.05 343	0.30 133	0.21 120	0.28 118	0.21 118	0.27 108	0.21 120	0.27 129	0.20 117	0.21 118	0.21 121	0.21 116	0.27 131	0.21 123	0.27 129	0.21 123	0.27 124	0.23 127	0.21 118	0.21 121	0.27 130	0.21 120	5.06 336	0.22 124

LMCR-Stereo	0.61 201	0.61 185	0.61 213	0.61 219	0.61 226	0.67 221	0.61 230	0.61 200	0.61 227	0.61 174	0.61 227	0.61 211	0.61 229	0.61 219	0.61 229	0.61 223	0.61 212	0.61 230	0.61 217	0.61 228	0.61 211	0.61 227	0.61 224	0.61 231	0.61 218	0.61 229	0.61 213	0.61 229

AANet_RVC	0.61 201	0.31 121	5.05 333	0.31 135	0.19 116	0.24 115	0.20 117	5.86 329	0.20 115	0.24 94	0.18 114	0.25 120	0.20 117	0.23 126	0.21 121	0.18 109	0.37 149	0.18 115	0.24 114	0.19 118	0.25 116	0.19 118	0.19 114	0.19 116	0.24 115	0.15 94	0.24 112	0.20 118

iRaftStereo_RVC	0.62 203	1.76 261	2.24 309	0.52 204	0.37 175	0.53 206	0.38 180	2.51 300	0.38 173	0.51 163	0.38 179	0.51 197	0.38 176	0.38 169	0.38 174	0.38 173	0.52 199	0.38 177	0.52 204	0.38 179	0.52 196	0.38 174	0.38 178	0.38 179	0.52 200	0.39 185	0.52 200	0.38 179

ARAFT	0.64 204	0.74 197	0.62 214	0.70 231	0.56 221	0.72 227	0.55 219	0.72 212	0.54 217	0.73 185	0.56 220	0.72 225	0.56 224	0.56 213	0.62 230	0.63 225	0.73 225	0.53 221	0.73 226	0.54 219	0.72 222	0.65 231	0.62 225	0.56 222	0.72 226	0.54 219	0.72 223	0.57 220

test_1	0.65 205	4.37 306	2.38 313	0.40 165	0.34 166	0.42 172	0.36 172	1.96 281	0.34 161	0.41 137	0.36 170	0.42 168	0.35 166	0.34 156	0.38 174	0.31 155	0.39 162	0.34 163	0.40 162	0.33 166	0.39 154	0.33 162	0.33 160	0.34 165	0.40 160	0.36 169	0.40 159	0.32 163

zero-FE	0.66 206	0.80 200	0.56 206	0.79 235	0.58 223	0.82 232	0.55 219	0.76 214	0.56 220	0.75 187	0.58 224	0.75 229	0.59 227	0.57 214	0.56 222	0.55 216	0.79 229	0.55 222	0.78 232	0.55 220	0.85 231	0.58 222	0.55 216	0.57 226	0.80 232	0.57 223	0.80 228	0.57 220

HH	0.66 206	2.13 269	0.47 178	0.37 149	0.29 149	0.36 146	0.27 134	0.49 177	0.44 193	0.78 188	0.68 239	0.67 216	0.90 259	0.62 220	0.90 258	0.53 214	0.88 237	0.48 209	0.37 146	0.29 150	0.63 214	0.66 234	0.66 230	0.51 215	1.06 263	0.61 229	1.08 261	0.60 225

HanStereo	0.66 206	2.13 269	0.47 178	0.37 149	0.29 149	0.36 146	0.27 134	0.49 177	0.44 193	0.78 188	0.68 239	0.67 216	0.90 259	0.62 220	0.90 258	0.53 214	0.88 237	0.48 209	0.37 146	0.29 150	0.63 214	0.66 234	0.66 230	0.51 215	1.06 263	0.61 229	1.08 261	0.60 225

DSFCA	0.66 206	0.73 195	0.74 225	0.68 224	0.65 231	0.64 218	0.65 236	0.65 203	0.65 230	0.66 177	0.65 231	0.65 213	0.64 231	0.65 227	0.65 234	0.65 228	0.65 215	0.65 235	0.65 219	0.65 232	0.65 217	0.65 231	0.65 229	0.65 235	0.66 220	0.66 234	0.65 216	0.65 232

STTRV1_RVC	0.66 206	1.59 256	0.52 199	0.69 225	0.61 226	0.66 220	0.43 195	0.88 223	0.45 196	0.71 183	0.62 228	0.69 219	0.45 199	0.62 220	0.40 187	0.44 190	0.80 231	0.59 227	0.76 231	0.63 229	0.80 225	0.46 196	0.64 226	0.61 231	0.72 226	0.54 219	0.80 228	0.60 225

4D-IteraStereo	0.67 211	3.40 296	1.05 255	0.71 232	0.83 254	0.47 187	0.27 134	0.47 170	0.27 136	0.35 116	0.26 135	0.68 218	0.84 255	0.41 180	0.54 219	0.89 254	0.74 227	0.88 259	0.73 226	0.87 259	0.42 165	0.27 135	0.28 138	0.28 142	0.36 143	0.28 138	0.68 217	0.90 258

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 211	0.74 197	0.60 212	0.79 235	0.61 226	0.76 228	0.57 225	0.71 211	0.56 220	0.71 183	0.54 218	0.72 225	0.66 234	0.65 227	0.65 234	0.64 226	0.74 227	0.64 233	0.74 228	0.63 229	0.73 223	0.65 231	0.64 226	0.64 233	0.74 228	0.61 229	0.73 224	0.64 230

Occ-G	0.68 213	0.54 169	3.16 322	0.57 213	0.45 196	0.52 205	0.40 188	3.44 313	0.46 197	0.52 164	0.45 198	0.51 197	0.44 195	0.44 188	0.40 187	0.45 192	0.55 202	0.41 188	0.53 206	0.43 195	0.52 196	0.40 186	0.44 194	0.45 198	0.55 206	0.44 196	0.53 202	0.44 195

mm2	0.69 214	0.69 190	0.69 218	0.69 225	0.69 241	0.69 222	0.69 245	0.69 205	0.69 241	0.69 178	0.69 242	0.69 219	0.69 243	0.69 241	0.69 246	0.69 239	0.69 218	0.69 245	0.69 220	0.69 243	0.69 218	0.69 244	0.69 243	0.69 247	0.69 221	0.69 244	0.69 218	0.69 243

mm1	0.69 214	0.69 190	0.69 218	0.69 225	0.69 241	0.69 222	0.69 245	0.69 205	0.69 241	0.69 178	0.69 242	0.69 219	0.69 243	0.69 241	0.69 246	0.69 239	0.69 218	0.69 245	0.69 220	0.69 243	0.69 218	0.69 244	0.69 243	0.69 247	0.69 221	0.69 244	0.69 218	0.69 243

TorneroNet-64	0.69 214	0.65 188	0.30 139	0.27 128	0.47 201	0.28 131	0.35 166	0.34 132	0.80 248	7.93 346	0.29 150	0.30 134	0.31 156	0.81 251	0.28 144	0.27 137	0.29 133	0.28 139	0.85 238	0.83 257	0.62 213	0.28 141	0.30 154	0.28 142	0.52 200	0.29 153	0.29 131	0.27 138

DDUNet	0.69 214	0.84 204	0.59 211	0.84 241	0.59 224	0.87 238	0.57 225	0.84 219	0.59 226	0.82 195	0.58 224	0.85 238	0.57 225	0.59 218	0.59 226	0.57 220	0.87 236	0.59 227	0.85 238	0.59 227	0.85 231	0.59 225	0.59 221	0.59 227	0.87 237	0.59 226	0.84 234	0.59 223

UDG	0.70 218	0.87 205	0.56 206	0.87 242	0.59 224	0.84 235	0.59 228	0.85 220	0.57 223	0.84 197	0.59 226	0.84 237	0.60 228	0.58 215	0.60 227	0.59 221	0.85 235	0.59 227	0.87 240	0.58 224	0.87 233	0.60 226	0.57 220	0.59 227	0.87 237	0.58 225	0.86 237	0.60 225

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 218	6.91 320	0.46 177	0.46 183	0.46 197	0.46 181	0.46 199	0.46 164	0.46 197	0.46 151	0.46 199	0.46 176	0.46 200	0.46 192	0.46 200	0.46 193	0.46 178	0.46 198	0.46 179	0.46 200	0.47 176	0.46 196	0.46 196	0.46 199	0.46 177	0.46 198	0.46 175	0.46 197

HCRNet	0.71 220	6.06 318	3.15 321	0.50 200	0.22 121	0.21 101	0.15 94	3.04 308	0.34 161	0.43 145	0.33 165	0.43 172	0.33 163	0.15 95	0.14 93	0.14 92	0.21 101	0.17 102	0.47 183	0.20 120	0.21 99	0.16 100	0.32 157	0.33 163	0.50 194	0.33 164	0.49 193	0.28 141

AFF-stereo	0.71 220	0.73 195	0.65 217	0.82 239	0.63 229	0.83 233	0.63 232	0.73 213	0.65 230	0.82 195	0.73 247	0.74 228	0.64 231	0.63 223	0.62 230	0.62 224	0.73 225	0.63 232	0.74 228	0.72 248	0.80 225	0.58 222	0.70 246	0.71 250	0.79 230	0.69 244	0.78 226	0.72 249

DMCA-RVC	0.71 220	0.72 193	0.72 220	0.71 232	0.70 244	0.70 225	0.70 250	0.70 209	0.71 243	0.70 182	0.71 245	0.71 224	0.70 245	0.70 243	0.71 248	0.70 242	0.70 220	0.71 249	0.70 222	0.71 246	0.70 221	0.70 246	0.71 248	0.71 250	0.70 223	0.72 249	0.71 221	0.70 246

PA-Net	0.71 220	0.62 186	0.55 203	0.69 225	0.71 245	0.70 225	0.69 245	0.69 205	0.74 246	0.73 185	0.75 248	0.59 208	0.72 248	0.82 252	0.79 253	0.83 251	0.67 217	0.76 252	0.81 236	0.67 239	0.61 211	0.76 250	0.68 241	0.65 235	0.82 235	0.76 252	0.71 221	0.69 243
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DNS	0.73 224	0.88 206	0.64 216	0.88 243	0.64 230	0.88 239	0.64 234	0.85 220	0.63 228	0.85 198	0.63 230	0.85 238	0.63 230	0.63 223	0.63 233	0.64 226	0.88 237	0.64 233	0.88 241	0.64 231	0.88 234	0.64 230	0.64 226	0.64 233	0.88 239	0.64 233	0.88 238	0.64 230

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 225	0.57 178	0.57 209	0.56 209	0.92 257	1.07 262	0.63 232	1.03 243	0.82 252	0.49 159	0.77 249	0.69 219	0.54 221	0.58 215	0.54 219	0.86 253	1.06 258	0.72 250	1.06 260	0.79 251	0.58 207	0.87 256	0.59 221	0.46 199	0.76 229	0.46 198	1.05 258	0.97 263

AEACV	0.74 225	0.52 167	3.10 319	0.60 216	0.48 207	0.56 209	0.48 208	3.02 307	0.83 253	0.61 174	0.62 228	0.72 225	0.50 214	0.49 205	0.49 214	0.48 204	0.58 207	0.50 216	0.55 209	0.48 209	0.56 204	0.50 217	0.50 211	0.51 215	0.58 212	0.51 218	0.60 210	0.51 214

MyStereo04	0.76 227	4.78 312	0.62 214	0.63 222	0.54 218	0.65 219	0.56 223	0.61 200	0.58 224	0.61 174	0.56 220	0.63 212	0.57 225	0.63 223	0.60 227	0.60 222	0.64 214	0.56 225	0.63 218	0.58 224	0.63 214	0.62 229	0.55 216	0.60 229	0.63 219	0.57 223	0.64 215	0.58 222

RSM++	0.77 228	0.91 208	0.72 220	0.83 240	0.71 245	0.83 233	0.72 251	0.81 218	0.71 243	0.81 194	0.71 245	0.81 236	0.71 247	0.71 245	0.71 248	0.70 242	0.83 234	0.72 250	0.83 237	0.81 256	0.83 229	0.72 249	0.71 248	0.71 250	0.88 239	0.71 247	0.83 233	0.70 246

test-3	0.78 229	4.38 307	1.80 295	0.62 220	0.49 211	0.62 217	0.50 215	1.86 277	0.64 229	0.69 178	0.52 216	0.66 214	0.38 176	0.58 215	0.57 225	0.46 193	0.66 216	0.46 198	0.50 198	0.44 197	0.48 183	0.58 222	0.54 215	0.60 229	0.70 223	0.46 198	0.48 185	0.50 211

WQFJA1++	0.80 230	1.24 237	0.73 223	0.97 251	0.65 231	0.97 247	0.65 236	0.97 232	0.65 230	0.94 207	0.66 232	0.94 245	0.65 233	0.66 230	0.65 234	0.66 229	0.98 246	0.66 237	0.98 249	0.66 234	0.98 243	0.66 234	0.66 230	0.66 237	0.98 249	0.66 234	0.98 246	0.66 233

NLMM	0.80 230	1.26 243	0.75 229	0.98 253	0.66 234	0.97 247	0.66 238	0.97 232	0.66 233	0.94 207	0.66 232	0.96 252	0.66 234	0.66 230	0.68 244	0.67 234	0.99 248	0.68 244	0.98 249	0.66 234	0.99 244	0.66 234	0.66 230	0.66 237	1.00 255	0.66 234	0.99 247	0.66 233

AdaDepth	0.80 230	0.95 213	1.02 250	0.95 248	0.67 239	0.95 245	0.67 242	0.94 229	0.67 238	0.92 202	0.67 236	0.94 245	0.67 240	0.67 235	0.67 241	0.67 234	0.95 243	0.67 240	0.95 248	0.67 239	0.96 242	0.68 242	0.67 236	0.67 241	0.96 248	0.67 238	0.95 245	0.67 238

CroCo-Stereo	0.80 230	2.51 282	0.41 161	1.27 279	0.41 187	1.27 277	0.41 189	1.27 263	0.41 186	1.27 240	0.41 190	1.27 275	0.41 187	0.41 180	0.41 190	0.41 183	1.28 277	0.41 188	1.27 274	0.41 189	1.27 276	0.41 188	0.42 191	0.41 189	1.27 279	0.41 188	1.27 277	0.41 189
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
NaN_ROB	0.80 230	0.80 200	0.80 235	0.80 237	0.80 251	0.80 230	0.80 254	0.80 216	0.80 248	0.80 192	0.80 252	0.80 234	0.80 251	0.80 249	0.80 254	0.80 249	0.80 231	0.80 255	0.80 234	0.80 254	0.80 225	0.80 252	0.80 254	0.80 254	0.80 232	0.80 254	0.80 228	0.80 253

CSAN	0.80 230	0.80 200	0.80 235	0.80 237	0.80 251	0.80 230	0.80 254	0.80 216	0.80 248	0.80 192	0.80 252	0.80 234	0.80 251	0.80 249	0.80 254	0.80 249	0.80 231	0.80 255	0.80 234	0.80 254	0.80 225	0.80 252	0.80 254	0.80 254	0.80 232	0.80 254	0.80 228	0.80 253

WQFJX1	0.81 236	1.27 245	0.74 225	0.98 253	0.67 239	0.98 249	0.67 242	0.97 232	0.67 238	0.94 207	0.67 236	0.95 248	0.66 234	0.66 230	0.66 237	0.67 234	0.99 248	0.67 240	0.98 249	0.68 242	0.99 244	0.66 234	0.66 230	0.66 237	0.99 250	0.66 234	1.00 249	0.66 233

WQFJX	0.81 236	1.27 245	0.74 225	0.99 255	0.66 234	0.99 251	0.66 238	0.99 238	0.66 233	0.95 212	0.66 232	0.95 248	0.67 240	0.67 235	0.66 237	0.66 229	0.99 248	0.66 237	1.00 253	0.66 234	0.99 244	0.67 240	0.68 241	0.67 241	0.99 250	0.67 238	0.99 247	0.67 238

NLMM1	0.81 236	1.26 243	0.74 225	1.00 257	0.66 234	0.99 251	0.67 242	0.98 235	0.66 233	0.94 207	0.67 236	0.94 245	0.66 234	0.66 230	0.66 237	0.66 229	1.00 252	0.67 240	1.00 253	0.66 234	0.99 244	0.71 247	0.73 251	0.67 241	0.99 250	0.67 238	1.00 249	0.66 233

NLSM3	0.81 236	1.27 245	0.75 229	0.99 255	0.66 234	0.99 251	0.66 238	0.98 235	0.67 238	0.95 212	0.66 232	0.95 248	0.66 234	0.67 235	0.67 241	0.66 229	0.99 248	0.66 237	0.99 252	0.66 234	0.99 244	0.67 240	0.66 230	0.66 237	0.99 250	0.67 238	1.00 249	0.67 238

gcap-zeroshot	0.81 236	1.03 219	0.84 239	0.93 246	0.85 255	0.84 235	0.62 231	1.21 259	0.53 216	0.79 190	0.84 255	0.77 230	0.70 245	0.84 254	0.67 241	0.74 246	1.18 271	0.52 220	0.91 242	0.79 251	0.84 230	0.61 227	0.83 256	0.69 247	0.93 246	0.82 256	0.85 236	0.66 233

WQFJA1	0.82 241	1.52 255	0.76 231	1.01 261	0.66 234	0.98 249	0.66 238	0.98 235	0.66 233	0.95 212	0.68 239	0.95 248	0.66 234	0.68 239	0.66 237	0.66 229	1.00 252	0.67 240	1.00 253	0.67 239	0.99 244	0.68 242	0.67 236	0.68 246	0.99 250	0.67 238	1.00 249	0.67 238

AIO-Stereo	0.82 241	1.06 221	0.73 223	0.97 251	0.74 247	1.06 261	0.60 229	1.04 245	0.90 256	1.00 215	1.01 266	0.78 231	0.85 257	0.74 247	0.62 230	0.67 234	1.12 261	0.55 222	0.70 222	0.65 232	0.93 239	0.66 234	0.67 236	0.67 241	0.82 235	0.74 250	0.92 239	0.83 255

G-Net	0.82 241	1.77 262	0.78 233	0.78 234	0.78 249	0.78 229	0.78 252	0.78 215	0.79 247	0.79 190	0.78 250	0.78 231	0.78 250	0.78 248	0.78 252	0.78 247	0.79 229	0.79 253	0.79 233	0.79 251	0.79 224	0.79 251	0.79 253	0.79 253	0.79 230	0.79 253	0.79 227	0.79 252

ktn	0.84 244	1.15 226	0.54 200	1.16 273	1.26 287	0.51 202	0.53 218	0.51 184	0.66 233	4.54 329	0.51 215	0.52 200	0.52 220	0.66 230	0.51 218	0.51 213	1.37 282	1.17 281	0.49 194	0.51 218	1.23 272	0.51 219	0.67 236	0.51 215	0.51 198	0.68 243	0.51 197	0.51 214

KSHMR	0.85 245	0.72 193	0.51 196	0.49 198	0.49 211	0.51 202	1.07 274	0.50 181	0.48 207	6.04 341	0.52 216	0.66 214	0.98 265	0.49 205	0.77 251	0.49 208	1.17 268	0.51 219	0.49 194	1.06 273	0.51 193	0.49 211	0.49 208	0.51 215	1.04 261	0.49 213	0.81 232	0.72 249

CroCo-Stereo Lap2	0.85 245	2.86 293	0.43 168	1.33 281	0.43 194	1.31 278	0.42 194	1.32 264	0.42 191	1.31 242	0.44 196	1.32 277	0.44 195	0.43 186	0.44 197	0.43 189	1.35 278	0.43 195	1.32 278	0.43 195	1.31 278	0.43 193	0.43 193	0.42 195	1.31 281	0.42 193	1.31 278	0.43 194

MLG-Stereo	0.87 247	1.33 251	0.93 243	0.62 220	1.00 260	1.16 267	0.55 219	0.86 222	0.83 253	1.19 233	0.40 188	1.30 276	0.81 253	0.65 227	0.45 199	1.01 268	1.17 268	0.46 198	1.29 277	0.58 224	1.05 255	0.90 259	0.73 251	0.87 259	0.60 216	1.01 267	1.13 265	0.51 214

DGTPSM_ROB	0.92 248	0.93 212	0.91 241	0.93 246	0.91 256	0.92 241	0.93 260	0.92 226	0.92 257	0.92 202	0.91 257	0.91 241	0.93 262	0.91 255	0.92 262	0.92 261	0.92 241	0.92 260	0.92 243	0.90 260	0.91 235	0.92 260	0.93 260	0.94 264	0.92 244	0.91 258	0.92 239	0.97 263

pmcnn	0.92 248	0.92 209	0.92 242	0.92 244	0.92 257	0.92 241	0.92 258	0.92 226	0.92 257	0.92 202	0.92 259	0.92 244	0.92 261	0.92 257	0.92 262	0.92 261	0.92 241	0.92 260	0.92 243	0.92 264	0.92 237	0.92 260	0.92 259	0.92 263	0.92 244	0.92 259	0.92 239	0.92 261

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 250	0.77 199	0.82 237	1.16 273	0.75 248	0.99 251	0.92 258	0.91 224	0.99 263	0.94 207	0.91 257	1.15 264	0.88 258	0.92 257	1.00 265	0.67 234	0.98 246	1.00 265	0.75 230	0.91 261	1.18 265	0.87 256	0.89 258	0.90 260	1.08 266	1.07 272	0.74 225	0.89 257

HSM-Net_RVC	0.93 250	1.09 224	0.79 234	1.10 266	0.78 249	1.09 263	0.79 253	1.16 253	0.80 248	1.14 225	0.79 251	1.17 267	0.77 249	0.73 246	0.83 256	0.78 247	1.19 272	0.79 253	1.18 269	0.72 248	1.19 267	0.80 252	0.72 250	0.80 254	1.18 274	0.74 250	1.14 266	0.73 251
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 250	8.54 333	0.41 161	0.56 209	0.37 175	0.56 209	0.37 177	0.50 181	0.40 182	0.56 169	5.24 344	0.56 205	0.34 164	0.40 179	0.41 190	0.34 162	0.53 201	0.40 185	0.56 211	0.38 179	0.52 196	0.40 186	0.40 186	0.41 189	0.56 209	0.40 187	0.56 206	0.40 187

DPSimNet_ROB	0.93 250	1.04 220	0.83 238	1.05 264	0.82 253	1.04 259	0.83 257	1.03 243	0.89 255	1.03 220	0.84 255	1.03 258	0.84 255	0.83 253	0.84 257	0.83 251	1.14 263	0.84 257	1.12 265	0.84 258	1.04 254	0.88 258	0.83 256	0.84 258	1.07 265	0.83 257	1.15 267	0.88 256

DPSM_ROB	0.93 250	0.92 209	0.94 244	0.96 249	1.02 265	0.92 241	0.98 261	0.95 230	0.92 257	0.92 202	0.92 259	0.91 241	0.97 263	0.92 257	0.91 260	0.91 258	0.96 244	0.94 262	0.93 246	0.91 261	0.93 239	0.92 260	0.93 260	0.91 261	0.91 242	0.99 261	0.92 239	0.91 259

DPSM	0.93 250	0.92 209	0.94 244	0.96 249	1.02 265	0.92 241	0.98 261	0.95 230	0.92 257	0.92 202	0.92 259	0.91 241	0.97 263	0.92 257	0.91 260	0.91 258	0.96 244	0.94 262	0.93 246	0.91 261	0.93 239	0.92 260	0.93 260	0.91 261	0.91 242	0.99 261	0.92 239	0.91 259

GANet	1.00 256	1.00 214	1.00 246	1.00 257	1.00 260	1.00 255	1.00 266	1.00 239	1.00 264	1.00 215	1.00 263	1.00 253	1.00 267	1.00 264	1.00 265	1.00 265	1.00 252	1.00 265	1.00 253	1.00 266	1.00 250	1.00 265	1.00 265	1.00 267	1.00 255	1.00 264	1.00 249	1.00 265

TDLM	1.00 256	1.00 214	1.00 246	1.00 257	1.00 260	1.00 255	1.00 266	1.00 239	1.00 264	1.00 215	1.00 263	1.00 253	1.00 267	1.00 264	1.00 265	1.00 265	1.00 252	1.00 265	1.00 253	1.00 266	1.00 250	1.00 265	1.00 265	1.00 267	1.00 255	1.00 264	1.00 249	1.00 265

CVANet_RVC	1.00 256	1.00 214	1.00 246	1.00 257	1.00 260	1.00 255	1.00 266	1.00 239	1.00 264	1.00 215	1.00 263	1.00 253	1.00 267	1.00 264	1.00 265	1.00 265	1.00 252	1.00 265	1.00 253	1.00 266	1.00 250	1.00 265	1.00 265	1.00 267	1.00 255	1.00 264	1.00 249	1.00 265

ccs_rob	1.00 256	10.06 339	0.31 142	0.44 180	0.31 159	0.43 177	0.31 162	0.43 160	0.32 156	0.45 148	0.32 161	1.20 271	0.31 156	7.02 345	0.31 159	0.31 155	0.44 176	0.31 157	0.44 176	0.32 162	0.44 170	0.31 158	0.32 157	0.32 160	0.44 175	0.32 161	0.43 171	0.31 161

trnet	1.01 260	1.01 217	1.01 249	1.01 261	1.01 264	1.01 258	1.01 269	1.01 242	1.01 267	1.01 219	1.01 266	1.01 257	1.01 271	1.01 267	1.01 269	1.01 268	1.01 257	1.01 269	1.01 259	1.01 269	1.01 253	1.01 268	1.01 268	1.01 270	1.01 259	1.01 267	1.01 257	1.01 268

CFNet_pseudo	1.01 260	9.78 337	0.29 133	0.38 153	0.28 139	0.38 154	0.28 141	0.38 143	0.28 141	0.39 128	0.28 142	0.39 156	0.28 140	9.50 346	0.29 152	0.28 138	0.38 152	0.28 139	0.38 150	0.28 141	0.38 145	0.28 141	0.28 138	0.28 142	0.38 150	0.28 138	0.38 148	0.28 141

pcwnet_v2	1.01 260	9.73 336	0.28 128	0.38 153	0.28 139	0.38 154	0.28 141	0.38 143	0.28 141	0.38 125	0.28 142	0.39 156	0.28 140	9.61 347	0.28 144	0.28 138	0.38 152	0.28 139	0.38 150	0.28 141	0.38 145	0.28 141	0.29 146	0.28 142	0.38 150	0.28 138	0.38 148	0.28 141

FlowAnything	1.02 263	2.51 282	0.58 210	1.60 288	0.56 221	1.61 287	0.56 223	1.60 273	0.55 218	1.61 256	0.56 220	1.61 284	0.55 222	0.55 211	0.55 221	0.55 216	1.61 288	0.56 225	1.61 285	0.56 222	1.62 285	0.55 220	0.56 219	0.56 222	1.62 289	0.56 222	1.62 286	0.56 219

WAO-8	1.02 263	1.50 254	1.49 284	0.40 165	0.40 185	1.56 286	0.98 261	1.55 272	0.58 224	4.18 325	0.40 188	0.79 233	0.48 207	0.91 255	0.39 186	0.99 264	0.71 223	0.70 248	0.51 201	0.77 250	1.07 257	0.82 255	0.69 243	0.96 266	1.01 259	1.30 289	1.10 263	1.38 294

UCFNet_RVC	1.03 265	10.10 340	0.28 128	0.38 153	0.28 139	0.39 161	0.28 141	0.38 143	0.28 141	0.39 128	0.28 142	0.39 156	0.29 149	9.62 348	0.28 144	0.28 138	0.38 152	0.28 139	0.38 150	0.28 141	0.39 154	0.28 141	0.29 146	0.28 142	0.39 159	0.28 138	0.38 148	0.29 152

GLC_STEREO	1.05 266	1.01 217	1.02 250	1.02 263	1.02 265	1.05 260	1.06 271	1.05 246	1.05 269	1.04 222	1.05 269	1.05 259	1.04 272	1.06 271	1.05 271	1.06 272	1.06 258	1.05 272	1.06 260	1.05 272	1.06 256	1.06 271	1.04 270	1.05 272	1.04 261	1.05 270	1.06 259	1.06 270

FC-DCNN	1.10 267	0.81 203	0.77 232	0.63 222	0.42 192	0.86 237	0.64 234	0.91 224	0.96 261	1.11 223	0.80 252	1.07 260	0.81 253	0.67 235	1.75 304	1.30 288	1.41 284	0.85 258	1.28 276	0.71 246	2.12 297	1.32 288	0.52 214	0.81 257	1.64 290	1.40 296	2.39 303	1.75 307

RP	1.14 268	1.16 228	1.15 265	1.17 275	1.10 274	1.16 267	1.15 277	1.10 248	1.16 279	1.15 226	1.08 271	1.16 265	1.15 279	1.15 279	1.14 279	1.16 278	1.16 266	1.10 274	1.10 262	1.10 276	1.16 261	1.11 275	1.10 274	1.19 285	1.14 270	1.19 284	1.07 260	1.10 273

Abc-Net	1.14 268	1.16 228	1.18 269	1.10 266	1.10 274	1.16 267	1.18 281	1.16 253	1.13 276	1.11 223	1.16 277	1.16 265	1.12 277	1.10 272	1.17 282	1.16 278	1.16 266	1.10 274	1.16 266	1.14 280	1.17 263	1.16 278	1.11 276	1.09 277	1.10 267	1.10 275	1.16 268	1.17 279
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MM-Stereo_test2	1.15 270	1.90 264	1.10 259	1.37 283	0.94 259	1.36 279	0.98 261	1.48 270	0.98 262	1.37 247	0.98 262	1.37 281	0.98 265	0.95 261	0.94 264	0.95 263	1.37 282	0.95 264	1.38 280	0.95 265	1.38 282	0.95 264	0.95 263	0.95 265	1.37 284	0.95 260	1.37 282	0.95 262

TorneroNet	1.15 270	1.10 225	0.51 196	0.69 225	0.51 217	1.10 264	0.50 215	0.51 184	0.51 215	13.92 348	1.17 281	0.49 193	0.51 219	0.54 210	0.48 210	0.49 208	0.49 192	0.65 235	0.70 222	0.49 214	0.51 193	0.49 211	0.67 236	1.36 293	0.51 198	0.50 216	0.52 200	1.23 286

RGC	1.15 270	1.16 228	1.17 268	1.15 271	1.11 276	1.21 273	1.21 288	1.10 248	1.15 277	1.16 229	1.11 274	1.17 267	1.09 274	1.14 278	1.11 276	1.16 278	1.19 272	1.11 277	1.10 262	1.15 282	1.11 258	1.19 281	1.16 279	1.12 280	1.17 272	1.10 275	1.16 268	1.17 279

NCC-stereo	1.15 270	1.17 232	1.12 264	1.10 266	1.15 277	1.14 265	1.15 277	1.15 251	1.12 275	1.17 232	1.17 281	1.11 262	1.17 283	1.11 274	1.10 274	1.16 278	1.12 261	1.11 277	1.16 266	1.13 279	1.23 272	1.16 278	1.19 283	1.11 278	1.18 274	1.17 281	1.17 271	1.13 277

edge stereo	1.15 270	1.18 233	1.11 262	1.12 269	1.17 281	1.17 272	1.17 279	1.16 253	1.18 283	1.16 229	1.17 281	1.17 267	1.13 278	1.11 274	1.11 276	1.12 275	1.17 268	1.17 281	1.11 264	1.17 283	1.17 263	1.17 280	1.18 281	1.14 281	1.11 268	1.18 282	1.12 264	1.11 274

Nwc_Net	1.15 270	1.15 226	1.15 265	1.09 265	1.19 283	1.16 267	1.17 279	1.15 251	1.16 279	1.16 229	1.16 277	1.08 261	1.16 280	1.11 274	1.15 281	1.18 282	1.11 260	1.10 274	1.16 266	1.17 283	1.16 261	1.13 277	1.18 281	1.20 286	1.11 268	1.15 279	1.16 268	1.20 282

qqai	1.17 276	1.27 245	1.10 259	1.26 278	1.09 273	1.23 274	1.11 275	1.26 262	1.11 274	1.26 239	1.08 271	1.25 274	1.11 276	1.11 274	1.10 274	1.09 273	1.27 276	1.11 277	1.27 274	1.11 277	1.27 276	1.10 274	1.10 274	1.11 278	1.27 279	1.10 275	1.24 275	1.11 274

stereogan	1.17 276	1.19 235	1.15 265	1.15 271	1.15 277	1.15 266	1.19 282	1.19 257	1.15 277	1.15 226	1.16 277	1.19 270	1.19 284	1.19 281	1.19 283	1.19 283	1.15 264	1.19 284	1.19 270	1.19 286	1.15 260	1.19 281	1.15 278	1.15 282	1.16 271	1.15 279	1.19 272	1.20 282

MM-Stereo_test3	1.22 278	1.60 258	1.19 272	1.48 286	1.02 265	1.48 284	0.99 265	1.54 271	1.03 268	1.41 249	1.03 268	1.44 283	1.00 267	1.04 269	1.04 270	1.02 270	1.42 285	1.04 270	1.48 283	1.01 269	1.48 283	1.03 269	1.06 272	1.04 271	1.53 287	1.04 269	1.49 283	1.04 269

FAT-Stereo	1.22 278	1.23 236	1.19 272	1.21 277	1.24 286	1.24 276	1.19 282	1.25 261	1.24 286	1.25 238	1.19 284	1.20 271	1.24 288	1.20 282	1.21 285	1.25 287	1.22 274	1.21 286	1.25 273	1.23 289	1.22 270	1.19 281	1.19 283	1.24 289	1.25 277	1.20 285	1.19 272	1.25 288

S-Stereo	1.22 278	1.18 233	1.19 272	1.20 276	1.23 285	1.23 274	1.19 282	1.19 257	1.18 283	1.27 240	1.20 285	1.20 271	1.20 285	1.23 284	1.22 287	1.23 286	1.23 275	1.23 288	1.20 271	1.25 290	1.20 268	1.22 287	1.25 287	1.24 289	1.20 276	1.22 288	1.26 276	1.24 287

SPS-STEREO	1.25 281	1.47 253	1.06 257	1.54 287	1.08 271	1.52 285	1.20 287	1.44 268	1.06 271	1.49 254	1.10 273	1.41 282	1.10 275	0.98 262	1.08 273	1.12 275	1.47 286	1.04 270	1.53 284	1.14 280	1.52 284	1.07 272	1.02 269	1.05 272	1.48 286	1.07 272	1.55 284	1.11 274
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 282	1.37 252	1.35 276	1.38 284	1.40 290	1.39 282	1.77 304	1.36 265	1.74 303	1.36 246	1.36 290	1.36 280	1.36 291	1.36 286	1.35 289	1.41 295	1.36 280	1.36 294	1.36 279	1.35 293	1.36 280	1.35 291	1.36 290	1.35 292	1.36 283	1.35 292	1.36 281	1.35 290

HBP-ISP	1.47 283	1.07 223	1.03 253	1.30 280	1.08 271	1.36 279	1.06 271	1.44 268	1.25 288	1.97 271	1.51 295	1.65 286	1.58 297	0.98 262	1.58 297	1.68 302	1.98 293	1.32 289	2.02 292	1.28 291	2.95 309	1.89 310	0.97 264	1.06 274	1.26 278	0.99 261	1.94 289	1.43 297

PS-NSSS	1.48 284	4.46 309	1.35 276	1.35 282	1.35 289	1.41 283	1.34 290	1.36 265	1.35 291	1.40 248	1.35 289	1.33 278	1.35 290	1.37 287	1.40 292	1.35 289	1.35 278	1.35 292	1.39 281	1.44 298	1.35 279	1.34 290	1.35 289	1.38 296	1.35 282	1.33 291	1.34 279	1.38 294

CC-Net-ROB	1.51 285	4.40 308	1.69 292	1.39 285	1.40 290	1.37 281	1.40 295	1.36 265	1.39 292	1.41 249	1.36 290	1.35 279	1.38 293	1.39 289	1.39 290	1.36 290	1.36 280	1.35 292	1.39 281	1.39 294	1.37 281	1.36 292	1.41 294	1.48 298	1.39 285	1.42 297	1.35 280	1.35 290

GANetREF_RVC	1.52 286	2.01 266	1.21 275	1.98 293	1.21 284	1.98 292	1.21 288	1.98 284	1.21 285	1.99 272	1.21 286	1.98 292	1.21 287	1.02 268	1.21 285	1.21 285	1.99 294	1.21 286	1.99 291	1.21 287	1.99 291	1.21 284	1.21 285	1.21 287	1.99 295	1.21 286	1.99 292	1.21 284
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MonStereo1	1.60 287	2.69 289	1.46 281	1.99 294	1.31 288	1.99 293	1.36 291	1.99 285	1.31 289	1.84 260	1.32 288	1.89 287	1.31 289	1.32 285	1.30 288	1.36 290	1.94 290	1.33 291	1.93 288	1.30 292	1.92 288	1.33 289	1.31 288	1.31 291	1.94 292	1.31 290	1.93 288	1.31 289

R-Stereo Train	1.62 288	2.01 266	1.41 279	1.97 291	1.40 290	1.96 290	1.39 292	1.93 279	1.39 292	1.92 265	1.38 292	1.94 290	1.39 294	1.40 290	1.45 293	1.38 292	1.96 291	1.37 295	1.97 289	1.39 294	1.98 289	1.41 294	1.40 292	1.37 294	1.97 293	1.38 293	1.96 290	1.37 292

RAFT-Stereo	1.62 288	2.01 266	1.41 279	1.97 291	1.40 290	1.96 290	1.39 292	1.93 279	1.39 292	1.92 265	1.38 292	1.94 290	1.39 294	1.40 290	1.45 293	1.38 292	1.96 291	1.37 295	1.97 289	1.39 294	1.98 289	1.41 294	1.40 292	1.37 294	1.97 293	1.38 293	1.96 290	1.37 292
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 288	1.60 258	1.59 285	1.61 289	1.69 299	1.66 288	1.61 297	1.70 275	1.65 301	1.62 257	1.60 298	1.61 284	1.60 298	1.60 293	1.59 298	1.62 300	1.60 287	1.63 302	1.62 286	1.68 305	1.70 286	1.60 297	1.64 301	1.60 300	1.61 288	1.60 299	1.60 285	1.59 300

MonStereo	1.66 291	2.63 288	1.46 281	1.99 294	1.41 294	2.03 294	1.39 292	2.04 287	1.43 295	1.94 268	1.40 294	1.92 289	1.37 292	1.38 288	1.39 290	1.39 294	1.99 294	1.38 297	2.04 293	1.41 297	2.02 293	1.37 293	1.39 291	1.38 296	1.99 295	1.38 293	2.01 293	1.39 296

MoCha-V2	1.75 292	27.02 355	0.72 220	0.92 244	0.69 241	0.89 240	0.69 245	0.92 226	0.71 243	0.87 199	0.69 242	0.88 240	0.68 242	0.70 243	0.68 244	0.69 239	0.90 240	0.69 245	0.92 243	0.69 243	0.92 237	0.71 247	0.70 246	0.67 241	0.88 239	0.71 247	0.92 239	0.68 242

MFMNet_re	1.77 293	1.89 263	1.72 293	1.88 290	1.69 299	1.89 289	1.67 301	1.91 278	1.70 302	1.87 261	1.67 302	1.89 287	1.68 303	1.67 297	1.67 303	1.70 303	1.88 289	1.68 304	1.88 287	1.67 303	1.89 287	1.68 303	1.70 303	1.71 305	1.87 291	1.68 307	1.87 287	1.68 305

MM-Stereo_test1	1.85 294	3.50 298	1.61 286	2.12 296	1.47 295	2.14 295	1.47 296	2.33 296	1.53 296	2.12 277	1.54 296	2.19 294	1.53 296	1.54 292	1.53 295	1.53 296	2.20 296	1.54 298	2.24 294	1.57 299	2.21 299	1.49 296	1.59 296	1.49 299	2.15 300	1.52 298	2.15 295	1.54 299

plain	1.96 295	3.33 295	1.04 254	3.24 313	1.04 269	3.24 312	1.04 270	3.26 310	1.05 269	3.26 309	1.13 275	3.27 312	1.06 273	1.05 270	1.05 271	1.05 271	3.28 311	1.05 272	3.29 310	1.06 273	3.30 311	1.05 270	1.05 271	1.06 274	3.30 313	1.06 271	3.30 312	1.06 270

UDGNet	1.97 296	2.43 280	1.67 290	2.46 304	1.70 301	2.44 302	1.69 302	2.34 297	1.63 300	2.35 293	1.67 302	2.37 303	1.67 302	1.68 298	1.64 302	1.67 301	2.44 303	1.64 303	2.43 302	1.67 303	2.43 305	1.66 301	1.67 302	1.63 304	2.43 305	1.66 305	2.42 304	1.66 304

LG-G_1	1.99 297	2.56 285	1.63 288	2.54 307	1.62 297	2.55 307	1.61 297	2.51 300	1.61 297	2.50 297	1.62 300	2.50 305	1.61 299	1.61 294	1.61 299	1.61 297	2.55 307	1.61 299	2.55 307	1.61 300	2.55 307	1.61 298	1.61 297	1.61 301	2.55 308	1.61 300	2.54 306	1.61 301

LG-G	1.99 297	2.56 285	1.63 288	2.54 307	1.62 297	2.55 307	1.61 297	2.51 300	1.61 297	2.50 297	1.62 300	2.50 305	1.61 299	1.61 294	1.61 299	1.61 297	2.55 307	1.61 299	2.55 307	1.61 300	2.55 307	1.61 298	1.61 297	1.61 301	2.55 308	1.61 300	2.54 306	1.61 301

LGtest1	1.99 297	2.55 284	1.62 287	2.54 307	1.61 296	2.54 304	1.61 297	2.51 300	1.61 297	2.49 296	1.61 299	2.49 304	1.61 299	1.61 294	1.61 299	1.61 297	2.55 307	1.62 301	2.54 306	1.61 300	2.54 306	1.61 298	1.61 297	1.61 301	2.54 307	1.61 300	2.54 306	1.61 301

FBW_ROB	2.04 300	2.50 281	1.75 294	2.45 303	1.78 302	2.40 300	1.74 303	2.47 299	1.77 304	2.37 294	1.81 304	2.30 297	1.80 304	1.78 299	1.88 312	1.80 304	2.41 302	1.77 305	2.43 302	1.83 307	2.39 303	1.81 308	1.76 305	1.75 306	2.56 310	1.75 308	2.30 300	1.74 306

TRStereo	2.05 301	2.13 269	1.85 297	2.27 297	1.84 304	2.28 296	1.84 307	2.29 292	1.87 307	2.29 287	1.86 306	2.30 297	1.87 308	2.30 313	1.87 309	2.08 311	2.29 298	1.87 308	2.30 296	1.87 309	2.08 294	1.72 304	1.86 309	2.30 318	2.13 297	1.84 310	2.29 297	1.87 310

XX-Stereo	2.05 301	2.13 269	1.85 297	2.27 297	1.84 304	2.28 296	1.84 307	2.29 292	1.87 307	2.29 287	1.86 306	2.30 297	1.87 308	2.30 313	1.87 309	2.08 311	2.29 298	1.87 308	2.30 296	1.87 309	2.08 294	1.72 304	1.86 309	2.30 318	2.13 297	1.84 310	2.29 297	1.87 310

EAI-Stereo	2.05 301	2.13 269	1.85 297	2.27 297	1.84 304	2.28 296	1.84 307	2.29 292	1.87 307	2.29 287	1.86 306	2.30 297	1.87 308	2.30 313	1.87 309	2.08 311	2.29 298	1.87 308	2.30 296	1.87 309	2.08 294	1.72 304	1.86 309	2.30 318	2.13 297	1.84 310	2.29 297	1.87 310

AF-Net	2.06 304	25.73 354	1.18 269	1.12 269	1.16 280	1.16 267	1.19 282	1.10 248	1.17 282	1.15 226	1.14 276	1.11 262	1.16 280	1.16 280	1.14 279	1.11 274	1.15 264	1.13 280	1.21 272	1.17 283	1.11 258	1.21 284	1.17 280	1.17 283	1.17 272	1.11 278	1.20 274	1.13 277

UniTT-Stereo	2.12 305	3.66 300	1.10 259	3.48 316	1.15 277	3.57 316	1.11 275	3.44 313	1.16 279	3.52 311	1.16 277	3.50 313	1.16 280	1.10 272	1.13 278	1.15 277	3.61 313	1.17 281	3.64 311	1.12 278	3.58 314	1.12 276	1.12 277	1.17 283	3.53 316	1.18 282	3.52 315	1.18 281

HUF	2.22 306	2.33 276	2.24 309	2.35 301	2.07 310	2.45 303	2.11 314	2.42 298	2.13 314	2.19 280	2.15 313	2.10 293	2.09 313	2.27 311	2.04 314	2.08 311	2.44 303	2.12 315	2.38 301	2.18 316	2.29 301	2.22 314	2.12 316	2.12 313	2.52 306	2.10 315	2.22 296	2.15 317

AIO_test	2.22 306	2.36 279	2.10 305	2.47 305	2.15 311	2.54 304	2.06 313	2.27 290	2.09 313	2.29 287	2.13 312	2.30 297	2.09 313	2.25 309	2.15 316	1.95 309	2.52 306	2.08 313	2.32 299	2.21 318	2.20 298	2.26 316	2.05 315	2.06 311	2.40 304	2.16 317	2.52 305	2.05 316

RAStereo	2.24 308	3.70 301	1.18 269	3.73 320	1.18 282	3.69 318	1.19 282	3.73 316	1.24 286	3.72 314	1.21 286	3.76 317	1.20 285	1.20 282	1.20 284	1.20 284	3.74 318	1.20 285	3.75 317	1.21 287	3.77 318	1.21 284	1.21 285	1.21 287	3.82 320	1.21 286	3.82 319	1.21 284

AIO_rvc	2.25 309	2.35 278	2.10 305	2.47 305	2.17 312	2.54 304	2.15 315	2.32 295	2.21 315	2.29 287	2.28 315	2.33 302	2.09 313	2.26 310	2.14 315	2.08 311	2.49 305	2.09 314	2.53 305	2.14 315	2.34 302	2.23 315	2.14 317	2.18 314	2.19 301	2.15 316	2.35 302	2.22 318

NCCL2	2.27 310	2.27 275	2.28 312	2.27 297	2.28 316	2.28 296	2.28 317	2.27 290	2.28 317	2.28 284	2.28 315	2.29 296	2.28 317	2.28 312	2.29 318	2.28 318	2.28 297	2.28 319	2.27 295	2.28 320	2.28 300	2.28 318	2.28 319	2.28 316	2.28 302	2.28 319	2.11 294	2.28 321

STTStereo	2.30 311	2.34 277	2.26 311	2.37 302	2.23 313	2.40 300	2.35 318	2.20 288	2.33 318	2.28 284	2.31 317	2.19 294	2.37 318	2.20 306	2.31 319	2.23 317	2.38 301	2.25 318	2.33 300	2.27 319	2.39 303	2.27 317	2.31 320	2.29 317	2.37 303	2.32 320	2.34 301	2.26 320

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 312	2.85 291	1.90 302	2.90 310	2.77 319	2.88 309	2.85 321	2.51 300	2.85 321	2.88 304	1.99 311	2.50 305	2.76 321	2.20 306	1.57 296	2.64 320	2.89 310	2.63 321	5.69 340	1.03 271	2.01 292	2.71 320	2.74 324	2.73 322	2.87 311	1.64 303	1.00 249	1.49 298
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIF-Stereo (partial)	2.52 313	3.41 297	1.05 255	3.29 314	1.05 270	3.29 315	1.06 271	3.30 312	1.06 271	3.31 310	1.06 270	4.97 335	2.72 320	2.72 317	2.71 321	2.70 321	6.57 343	2.19 316	5.08 337	1.08 275	3.36 312	1.07 272	1.07 273	1.07 276	3.35 315	1.07 272	3.36 314	1.07 272

sCroCo_RVC	2.76 314	4.00 303	1.82 296	4.00 324	1.83 303	3.98 324	1.82 305	3.99 318	1.81 305	4.14 322	2.76 319	4.13 326	1.82 306	1.83 300	1.83 305	1.82 305	4.01 323	1.82 307	3.98 320	1.86 308	4.00 323	1.82 309	1.83 307	1.84 307	4.02 326	1.81 309	4.00 323	1.83 309

NLSM1	2.82 315	3.85 302	2.57 317	3.19 312	2.46 317	3.28 314	2.38 319	3.29 311	2.42 319	3.20 308	2.64 318	3.14 310	2.62 319	2.46 316	2.44 320	2.51 319	3.31 312	2.53 320	3.17 309	2.47 321	3.27 310	2.33 319	2.65 321	2.61 321	3.22 312	2.55 321	3.31 313	2.39 322

sAnonymous2	2.87 316	4.16 304	1.89 300	4.26 329	1.87 307	4.23 327	1.92 310	4.17 319	1.94 311	4.16 323	1.92 309	4.20 327	1.92 311	1.96 302	1.86 307	1.87 307	4.25 327	1.90 311	4.23 326	1.91 312	4.26 326	1.93 311	1.89 312	1.90 308	4.07 328	1.91 313	5.09 339	1.93 314

CroCo_RVC	2.87 316	4.16 304	1.89 300	4.26 329	1.87 307	4.23 327	1.92 310	4.17 319	1.94 311	4.16 323	1.92 309	4.20 327	1.92 311	1.96 302	1.86 307	1.87 307	4.25 327	1.90 311	4.23 326	1.91 312	4.26 326	1.93 311	1.89 312	1.90 308	4.07 328	1.91 313	5.09 339	1.93 314

Anonymous3	3.36 318	4.93 314	2.20 307	4.92 336	2.23 313	4.90 335	2.23 316	4.89 325	2.24 316	4.95 335	2.21 314	4.91 334	2.21 316	2.18 305	2.22 317	2.22 316	4.86 334	2.20 317	4.90 333	2.20 317	4.96 336	2.21 313	2.21 318	2.21 315	6.30 342	2.21 318	4.90 332	2.23 319

StereoVision	3.44 319	10.12 341	1.68 291	5.44 341	2.26 315	5.87 340	1.97 312	5.17 328	1.31 289	5.80 339	1.56 297	5.62 340	1.84 307	1.97 304	1.91 313	1.84 306	4.98 336	1.32 289	5.60 338	1.71 306	5.35 341	1.73 307	1.97 314	1.96 310	5.40 339	1.65 304	5.08 337	1.76 308

NLCSM	3.61 320	5.05 316	3.36 327	4.13 326	3.31 327	3.91 320	3.26 327	3.98 317	3.24 325	4.08 321	3.06 322	3.95 322	3.25 328	3.25 322	3.10 325	3.17 327	4.20 326	3.08 323	4.16 324	3.24 328	4.26 326	3.46 328	3.14 326	3.19 325	4.02 326	3.24 326	4.21 327	3.17 326

DPSNet	3.67 321	3.61 299	3.62 328	3.64 317	3.61 331	3.64 317	3.65 331	3.64 315	3.67 330	3.67 313	3.65 329	3.68 315	3.69 336	3.69 330	3.69 337	3.68 333	3.70 315	3.70 333	3.69 316	3.69 334	3.71 317	3.69 330	3.67 332	3.69 334	3.68 319	3.67 330	3.68 317	3.67 328

MaDis-Stereo	3.69 322	10.19 342	2.01 304	6.09 342	2.01 309	5.94 341	1.82 305	6.14 333	1.85 306	6.59 342	1.82 305	6.01 341	1.81 305	1.83 300	1.83 305	2.02 310	5.87 340	1.79 306	5.93 341	2.06 314	4.63 332	1.67 302	1.84 308	2.08 312	5.90 340	1.66 305	6.34 342	1.87 310

Sa-1000	3.84 323	7.71 325	6.81 343	4.15 327	2.86 320	3.27 313	3.87 337	5.99 330	4.35 341	2.78 302	3.71 330	3.88 318	3.56 332	3.88 333	3.64 330	2.71 322	3.72 316	3.27 328	3.67 315	3.15 327	3.51 313	3.36 327	2.70 323	3.49 328	3.32 314	3.76 334	2.87 310	3.76 335

MLG-Stereo_test2	3.86 324	4.96 315	3.13 320	4.65 334	3.27 326	5.17 339	3.07 323	5.01 327	3.01 322	4.93 334	3.03 321	4.56 332	3.32 329	3.26 323	3.33 328	3.30 329	5.17 339	3.19 326	4.86 332	2.96 326	5.04 338	3.25 323	2.67 322	3.15 324	4.98 336	3.05 324	4.59 330	3.30 327

MLG-Stereo_test3	3.87 325	4.64 310	3.29 324	5.17 339	3.23 324	4.83 334	3.02 322	4.95 326	3.22 324	4.31 326	3.33 327	5.08 337	3.20 327	3.23 321	2.77 322	3.20 328	4.99 337	3.24 327	4.93 334	2.94 323	4.82 335	3.33 326	3.33 328	3.29 327	5.19 338	3.02 323	5.08 337	2.93 325

MLG-Stereo_test1	3.87 325	4.67 311	3.29 324	5.26 340	3.25 325	5.04 337	3.11 324	4.43 321	3.27 326	5.02 337	3.21 324	4.71 333	3.10 325	3.22 320	3.06 324	2.98 325	5.03 338	3.18 325	4.95 335	2.94 323	4.70 334	3.32 324	3.30 327	3.27 326	5.17 337	3.08 325	5.02 335	2.85 324

SA	3.93 327	7.22 321	4.74 330	4.15 327	3.88 337	3.70 319	4.02 340	6.67 338	3.95 335	3.64 312	3.74 331	3.63 314	3.00 323	3.51 325	3.68 336	3.68 333	3.73 317	3.71 334	3.64 311	3.48 329	3.58 314	2.97 322	3.69 333	3.61 329	3.55 318	3.42 327	3.64 316	3.79 336

TestStereo1	4.11 328	7.79 327	6.72 341	3.93 321	3.81 334	3.96 322	3.58 329	6.96 341	3.74 332	3.90 316	3.76 332	3.89 319	3.57 333	3.70 331	3.66 333	3.34 330	3.80 319	3.62 330	3.66 313	3.68 332	3.91 320	3.70 331	3.65 330	3.67 331	3.88 321	3.53 328	3.89 320	3.68 331

SA-5K	4.11 328	7.79 327	6.72 341	3.93 321	3.81 334	3.96 322	3.58 329	6.96 341	3.74 332	3.90 316	3.76 332	3.89 319	3.57 333	3.70 331	3.66 333	3.34 330	3.80 319	3.62 330	3.66 313	3.68 332	3.91 320	3.70 331	3.65 330	3.67 331	3.88 321	3.53 328	3.89 320	3.68 331

test_4	4.11 328	8.05 330	6.64 339	4.52 332	3.68 332	3.00 310	3.40 328	6.21 336	3.29 327	4.07 320	3.84 335	4.04 324	3.76 338	3.56 328	3.67 335	3.76 336	4.04 324	3.79 336	4.10 321	3.53 330	3.98 322	3.74 334	3.55 329	3.61 329	3.94 325	3.75 333	3.73 318	3.73 334

test-1	4.11 328	7.65 324	4.93 331	3.65 318	3.58 329	4.70 333	3.74 335	4.73 323	4.06 337	3.72 314	4.11 339	3.70 316	3.49 331	3.36 324	3.65 332	4.17 341	3.92 321	4.04 340	4.19 325	3.75 335	4.69 333	4.18 337	3.88 336	3.90 336	4.73 332	3.77 335	3.12 311	3.68 331

TESTraft	4.16 332	8.03 329	6.81 343	3.99 323	3.68 332	3.93 321	3.70 333	6.86 340	3.69 331	3.93 318	3.88 337	3.93 321	3.59 335	3.65 329	3.64 330	3.68 333	3.92 321	3.72 335	3.92 318	3.57 331	3.84 319	3.70 331	3.71 334	3.67 331	3.91 324	3.74 332	3.92 322	3.67 328

raft_robust	4.19 333	7.78 326	6.08 336	3.30 315	3.85 336	4.03 325	3.73 334	6.25 337	3.30 328	4.44 328	3.28 326	4.01 323	3.82 339	4.29 338	3.70 338	4.01 338	4.48 332	3.42 329	4.11 322	3.76 336	4.05 324	3.32 324	3.85 335	3.82 335	4.71 331	3.83 336	4.09 324	3.80 337

RAFT_CTSACE	4.43 334	8.26 332	6.10 337	4.62 333	4.01 339	4.54 332	3.65 331	6.09 332	3.93 334	4.64 331	4.14 340	4.26 329	4.13 341	3.91 334	3.88 339	4.06 340	4.30 329	4.03 339	4.27 328	3.92 337	4.26 326	3.67 329	3.91 337	4.16 339	4.82 333	4.08 340	4.20 326	3.67 328

RAFT+CT+SA	4.43 334	7.34 323	6.71 340	5.01 337	4.38 340	4.40 329	3.85 336	6.15 335	4.30 340	4.89 333	3.26 325	4.49 331	3.01 324	4.53 339	3.36 329	3.65 332	3.64 314	4.39 342	3.94 319	4.28 340	4.44 330	4.30 339	4.24 342	4.52 341	3.90 323	3.85 337	4.89 331	4.00 339

cross-raft	4.43 334	7.31 322	6.46 338	4.47 331	3.95 338	4.46 330	3.95 338	6.70 339	3.97 336	4.41 327	3.82 334	4.38 330	3.94 340	3.95 336	3.95 341	3.95 337	4.45 331	3.95 338	4.46 329	3.95 338	4.46 331	3.95 335	3.95 339	3.94 338	4.40 330	3.95 339	4.45 329	3.95 338

test_5	4.51 337	8.85 335	5.35 335	3.66 319	3.56 328	5.10 338	4.47 342	6.14 333	4.07 338	4.96 336	3.87 336	5.14 339	4.17 343	3.53 326	4.39 342	4.53 342	4.15 325	3.62 330	4.74 331	2.94 323	3.63 316	4.53 341	4.20 341	4.54 342	4.86 334	3.68 331	4.95 333	4.06 340

test_3	4.55 338	10.96 343	7.69 347	4.04 325	3.60 330	4.10 326	3.98 339	7.94 343	4.56 342	3.99 319	4.03 338	4.08 325	3.74 337	3.99 337	3.91 340	4.05 339	4.33 330	3.89 337	4.14 323	4.00 339	4.11 325	4.02 336	4.01 340	3.91 337	3.53 316	3.94 338	4.19 325	4.20 341

FC-DCNN v2	4.74 339	3.16 294	3.16 322	3.16 311	3.16 321	3.16 311	3.16 326	3.16 309	3.16 323	3.16 307	3.16 323	3.16 311	3.16 326	3.16 319	3.16 326	3.16 326	6.72 344	6.72 346	6.72 343	6.72 348	6.72 343	6.72 348	6.72 348	6.72 346	6.72 343	6.72 345	6.72 344	6.72 347

TestStereo	4.92 340	4.80 313	4.98 332	4.82 335	4.97 342	4.91 336	4.78 343	4.80 324	4.88 343	4.78 332	4.80 342	4.99 336	4.81 344	4.83 340	4.87 344	4.97 344	4.93 335	5.01 344	5.03 336	4.90 343	5.02 337	5.02 342	5.06 343	5.04 343	4.93 335	4.89 342	5.01 334	5.09 343

DispFullNet	4.96 341	5.67 317	3.30 326	5.01 337	3.21 323	4.50 331	3.11 324	4.43 321	3.44 329	4.60 330	3.46 328	5.13 338	3.44 330	3.53 326	3.20 327	2.87 324	4.80 333	3.15 324	4.70 330	4.83 342	9.02 348	5.98 345	5.95 347	6.21 345	8.84 348	5.85 344	9.76 349	5.91 345

SGM-Forest	5.07 342	6.74 319	4.17 329	6.46 343	4.68 341	6.21 343	4.38 341	6.00 331	4.14 339	5.84 340	4.44 341	6.28 342	4.16 342	3.92 335	4.56 343	4.60 343	6.15 341	4.27 341	6.12 342	4.31 341	5.99 342	4.27 338	3.92 338	4.27 340	6.13 341	4.10 341	6.18 341	4.49 342
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 343	8.71 334	2.75 318	8.64 348	2.76 318	8.65 347	2.79 320	8.67 347	2.79 320	8.70 347	2.79 320	8.70 347	2.79 322	2.79 318	2.80 323	2.80 323	8.84 348	2.82 322	8.82 347	2.89 322	8.84 347	2.83 321	2.83 325	2.82 323	8.87 349	2.83 322	8.84 348	2.83 323

SGM+DAISY	6.35 344	8.16 331	5.14 334	8.12 347	5.08 344	8.12 346	5.16 344	8.01 344	5.18 345	7.92 345	5.14 343	7.89 346	5.14 345	4.95 341	5.33 345	5.32 345	8.14 347	5.16 345	8.16 346	5.16 344	8.21 346	5.19 343	5.12 344	5.12 344	8.18 347	5.24 343	8.12 347	5.11 344

RAFT	6.60 345	9.99 338	8.33 348	7.21 346	6.55 345	5.95 342	5.87 345	8.70 348	5.02 344	5.10 338	6.69 345	7.06 345	6.94 348	6.17 344	7.09 348	6.84 346	6.47 342	4.72 343	5.60 338	5.60 345	5.11 339	5.97 344	6.93 349	6.89 347	7.16 344	7.08 348	6.58 343	6.66 346

test-v	7.17 346	11.53 344	7.63 345	7.17 344	6.87 346	7.48 344	6.90 346	8.14 345	6.88 346	6.93 343	7.42 346	7.05 343	6.14 346	6.05 342	6.86 346	6.99 347	7.60 345	6.75 347	6.90 344	6.66 346	7.83 344	6.36 346	5.89 345	7.34 348	7.19 345	6.75 346	7.52 345	6.77 348

test-2	7.17 346	11.53 344	7.63 345	7.17 344	6.87 346	7.48 344	6.90 346	8.14 345	6.88 346	6.93 343	7.42 346	7.05 343	6.14 346	6.05 342	6.86 346	6.99 347	7.60 345	6.75 347	6.90 344	6.66 346	7.83 344	6.36 346	5.89 345	7.34 348	7.19 345	6.75 346	7.52 345	6.77 348

MANE	18.41 348	23.00 353	16.00 349	22.00 356	15.00 348	22.00 355	15.00 348	22.00 356	15.00 348	21.00 356	15.00 348	22.00 355	15.00 349	15.00 349	17.00 349	15.00 349	23.00 356	15.00 349	22.00 355	15.00 349	23.00 356	15.00 349	18.00 350	15.00 350	24.00 357	17.00 349	24.00 357	16.00 350

rafts_anoy	20.00 349	20.00 346	20.00 350	20.00 349	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 348	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 348	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 351	20.00 351	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 351

raft+_RVC	20.00 349	20.00 346	20.00 350	20.00 349	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 348	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 348	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 351	20.00 351	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 351

raftrobust	20.00 349	20.00 346	20.00 350	20.00 349	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 348	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 348	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 351	20.00 351	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 351

CasAABBNet	20.00 349	20.00 346	20.00 350	20.00 349	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 348	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 348	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 351	20.00 351	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 351

RALCasStereoNet	20.00 349	20.00 346	20.00 350	20.00 349	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 348	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 348	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 351	20.00 351	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 351

RALAANet	20.00 349	20.00 346	20.00 350	20.00 349	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 348	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 348	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 351	20.00 351	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 351

MSMDNet	20.00 349	20.00 346	20.00 350	20.00 349	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 348	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 348	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 351	20.00 351	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 351

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

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

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

MDST_ROB	61.15 359	72.66 360	46.52 360	70.00 360	44.89 359	64.24 359	43.75 359	73.65 360	48.92 360	72.70 361	42.40 359	60.70 359	50.23 360	50.07 361	67.69 361	68.60 361	83.13 361	47.77 360	82.48 360	46.00 360	95.93 361	53.44 361	50.66 361	45.00 361	84.99 362	53.64 361	79.01 361	52.07 362

CBMV	101.59 360	71.60 359	48.40 361	72.70 361	49.00 360	79.60 360	48.40 360	80.90 361	46.90 359	68.90 360	49.00 360	78.00 360	572.10 369	49.50 360	51.30 360	48.40 360	72.20 360	639.60 369	79.40 359	48.90 361	79.50 360	51.40 360	52.30 362	48.30 362	80.20 361	49.10 360	79.60 362	47.60 361
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 361	131.36 361	140.69 362	151.38 362	151.40 361	150.79 361	151.72 361	149.36 362	159.46 361	146.42 362	150.73 361	149.06 364	176.22 361	143.94 362	133.10 364	133.45 364	153.30 363	154.22 362	154.67 362	153.95 363	156.90 364	156.53 364	160.21 363	162.72 363	154.57 363	160.59 362	153.47 363	163.50 363
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
NOSS_ROB	248.11 362	409.00 366	288.00 364	412.00 364	280.00 363	411.00 366	288.00 363	356.00 363	275.00 366	379.00 367	303.00 366	415.00 366	278.00 366	260.00 367	104.00 362	103.00 362	126.00 362	108.00 361	118.00 361	98.00 362	126.00 363	104.00 363	268.00 366	216.00 365	279.00 367	201.00 363	288.00 367	206.00 364

AE-Stereo	252.48 363	202.00 362	361.00 366	502.00 366	324.00 365	321.00 362	482.00 368	423.00 366	227.00 365	201.00 363	273.00 365	101.00 361	207.00 362	198.00 363	183.00 365	181.00 365	221.00 364	232.00 366	477.00 364	220.00 365	111.00 362	100.00 362	219.00 365	214.00 364	204.00 364	211.00 364	200.00 364	222.00 366

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

EGLCR-Stereo	276.81 365	209.00 364	366.00 368	514.00 368	354.00 367	336.00 364	422.00 365	440.00 367	220.00 364	231.00 364	245.00 364	135.00 363	237.00 365	218.00 366	197.00 366	222.00 367	223.00 365	230.00 364	487.00 366	255.00 366	250.00 365	273.00 367	272.00 367	228.00 367	241.00 365	220.00 366	214.00 365	235.00 367

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GS-Stereo																							0.36 170	0.36 172	0.48 188	0.36 169	0.48 185	0.35 168

FADE			0.05 30	0.05 36				0.05 35		0.06 33			0.04 33	0.05 35	0.07 44	0.07 47	0.07 42	0.05 38		0.04 32	0.09 50	0.08 51	0.06 41	0.05 37	0.06 41		0.05 36	0.04 32

Low-res two-view benchmark