Low-res two-view results

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

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

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

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

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

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TS12	0.19 49	0.14 69	0.21 60	0.04 59	0.16 103	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.14 99	0.00 1	1.35 63	0.86 66	0.05 45	0.05 41	0.65 74	0.03 25	0.48 70	0.13 34	0.00 1	0.02 44	0.30 144	0.09 92	0.31 71	0.02 66

TS	0.19 49	0.14 69	0.21 60	0.04 59	0.16 103	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.09 18	0.14 99	0.00 1	1.35 63	0.86 66	0.05 45	0.05 41	0.65 74	0.03 25	0.48 70	0.13 34	0.00 1	0.02 44	0.30 144	0.09 92	0.31 71	0.02 66

LACA3	0.10 21	0.06 39	0.21 60	0.03 47	0.05 56	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.07 74	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.03 28	0.00 1	1.04 49	0.52 36	0.01 5	0.00 1	0.29 49	0.03 25	0.18 39	0.10 27	0.00 1	0.02 44	0.05 73	0.00 1	0.03 18	0.02 66

DepthFocus	0.50 96	0.08 51	0.40 140	0.22 117	0.10 79	0.00 1	0.04 146	0.35 114	0.60 192	0.00 1	0.00 1	0.32 103	0.33 149	0.00 1	2.16 110	1.92 182	0.41 137	0.39 148	0.91 88	0.40 155	2.06 167	1.93 134	0.04 133	0.10 126	0.03 52	0.10 97	0.37 73	0.24 121

LACA2	0.04 4	0.03 4	0.05 35	0.01 15	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.00 1	0.34 14	0.33 18	0.00 1	0.01 25	0.14 33	0.01 8	0.01 3	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 18	0.00 1

LACA1	0.09 18	0.05 28	0.21 60	0.03 47	0.14 96	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.06 67	0.00 1	0.00 1	0.16 38	0.05 49	0.01 53	0.83 37	0.57 41	0.00 1	0.00 1	0.17 37	0.02 16	0.14 33	0.03 14	0.00 1	0.01 24	0.02 37	0.01 27	0.03 18	0.01 51

DispViT+	0.10 21	0.05 28	0.32 89	0.04 59	0.10 79	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.16 38	0.05 49	0.00 1	0.88 41	0.45 26	0.02 19	0.05 41	0.03 8	0.02 16	0.05 9	0.20 40	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.05 69	0.04 24	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.14 31	0.11 62	0.27 76	0.02 33	0.10 79	0.00 1	0.02 115	0.02 39	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.09 78	0.02 85	1.37 66	0.77 62	0.01 5	0.04 36	0.34 53	0.06 48	0.03 4	0.12 32	0.01 77	0.02 44	0.04 66	0.05 69	0.07 34	0.11 102
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX1	0.16 37	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.93 225	0.00 1	0.70 197	0.10 20	2.18 261	0.00 1	0.19 4	0.20 4	0.01 5	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM1	0.20 54	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.15 242	0.00 1	0.55 177	0.11 27	2.40 263	0.00 1	0.32 11	0.39 22	0.01 5	0.00 1	0.06 18	0.05 42	0.11 27	0.01 8	0.00 1	0.01 24	0.01 19	0.05 69	0.01 8	0.00 1

NLSM3	0.03 3	0.03 4	0.00 1	0.01 15	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.34 14	0.24 9	0.03 29	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.13 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 8	0.00 1

NLCSM	0.13 26	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.78 210	0.00 1	0.45 169	0.10 20	1.89 257	0.00 1	0.18 3	0.11 3	0.01 5	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.03 4	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth	0.06 6	0.05 28	0.01 13	0.03 47	0.04 51	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.51 23	0.40 24	0.01 5	0.01 25	0.13 31	0.02 16	0.22 47	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 27	0.03 18	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.06 6	0.04 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.05 49	0.01 53	0.47 22	0.33 18	0.03 29	0.01 25	0.11 27	0.01 8	0.11 27	0.10 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.11 44	0.00 1

S2M2_XL	0.41 83	0.12 66	0.39 135	0.04 59	0.11 86	0.00 1	0.02 115	0.24 104	0.37 159	0.00 1	0.00 1	0.29 95	0.51 187	0.00 1	1.87 93	1.58 147	0.27 113	0.42 156	0.43 59	0.16 89	1.56 150	2.24 156	0.08 162	0.05 76	0.04 66	0.08 87	0.03 18	0.25 124
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
S2M2_L	0.78 128	0.14 69	1.69 256	0.27 143	0.14 96	0.00 1	0.01 81	0.23 102	0.31 155	2.17 242	0.00 1	0.42 125	0.14 99	0.00 1	2.15 109	2.06 194	0.38 136	0.48 167	1.19 106	0.22 116	2.27 170	1.92 133	0.05 146	0.08 111	0.09 96	0.71 163	3.67 183	0.16 112
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.44 87	0.10 57	0.27 76	0.02 33	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.07 74	0.00 1	0.00 1	0.40 123	0.08 67	0.01 53	4.44 234	1.85 175	0.29 115	0.29 124	0.45 61	0.19 100	1.40 137	1.47 117	0.02 100	0.04 67	0.05 73	0.06 78	0.19 54	0.23 117

RAStereo	0.23 63	0.17 81	0.05 35	0.05 68	0.10 79	0.00 1	0.01 81	0.03 54	0.04 45	0.96 183	0.00 1	0.19 67	0.01 9	0.01 53	1.67 81	1.14 101	0.06 55	0.06 49	0.21 44	0.02 16	0.60 84	0.71 80	0.00 1	0.05 76	0.03 52	0.01 27	0.10 41	0.01 51

U	0.20 54	0.12 66	0.02 20	0.06 79	0.05 56	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.18 54	0.01 9	0.00 1	1.57 75	1.16 106	0.03 29	0.07 59	0.45 61	0.07 54	0.45 68	0.85 89	0.00 1	0.02 44	0.07 82	0.00 1	0.06 32	0.02 66

plain	0.45 90	0.37 137	0.43 149	0.16 103	0.37 195	0.00 1	0.00 1	0.74 141	0.08 86	0.01 89	0.00 1	0.53 145	0.09 78	0.04 124	2.41 126	1.80 173	0.25 104	0.31 128	0.93 90	0.10 70	1.31 131	1.36 115	0.00 1	0.23 178	0.13 114	0.02 54	0.25 65	0.09 93

StereoVision	0.11 25	0.10 57	0.02 20	0.04 59	0.03 41	0.00 1	0.02 115	0.04 65	0.03 33	0.03 100	0.00 1	0.17 45	0.02 21	0.03 105	0.99 46	0.75 60	0.05 45	0.01 25	0.29 49	0.03 25	0.15 36	0.07 25	0.00 1	0.05 76	0.03 52	0.00 1	0.06 32	0.00 1

UniTT-Stereo	0.35 77	0.28 108	0.38 132	0.07 88	0.18 122	0.00 1	0.01 81	0.07 78	0.08 86	0.00 1	0.00 1	0.29 95	0.03 28	0.05 133	1.88 95	1.42 132	0.15 81	0.33 137	1.70 124	0.07 54	0.88 105	1.21 110	0.00 1	0.12 135	0.06 79	0.03 64	0.14 52	0.03 72

CASnet	0.75 126	0.51 160	0.49 161	0.23 124	0.29 169	0.00 1	0.00 1	0.50 129	0.18 129	0.06 106	0.06 115	0.54 146	0.36 157	0.01 53	2.44 129	1.35 125	0.50 145	0.41 154	2.34 146	0.25 127	3.65 216	2.36 160	0.02 100	0.14 147	1.63 222	0.05 69	1.61 109	0.23 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CroCo-Stereo Lap2	0.14 31	0.09 54	0.03 28	0.05 68	0.05 56	0.00 1	0.00 1	0.03 54	0.05 58	0.24 130	0.00 1	0.08 12	0.02 21	0.01 53	1.28 60	1.00 83	0.03 29	0.02 32	0.05 15	0.04 36	0.31 59	0.34 48	0.00 1	0.03 56	0.03 52	0.00 1	0.05 27	0.00 1

TestStereo1	0.81 131	0.91 221	0.22 66	0.06 79	0.16 103	0.00 1	0.01 81	1.08 150	0.07 74	0.00 1	0.00 1	0.26 86	0.57 195	0.12 192	4.26 224	1.66 157	0.18 90	0.19 98	2.84 168	0.09 67	1.37 133	2.51 168	0.01 77	0.06 85	0.09 96	1.26 186	3.75 192	0.05 81

TESTraft	0.86 136	0.88 219	0.32 89	0.05 68	0.16 103	0.00 1	0.00 1	1.51 164	0.06 67	0.69 166	0.00 1	0.33 107	0.64 205	0.20 221	4.51 238	1.67 160	0.18 90	0.16 92	2.63 160	0.25 127	1.10 115	2.24 156	0.07 160	0.08 111	0.10 99	1.62 195	3.71 188	0.04 76

IER	0.59 106	0.45 150	0.27 76	0.30 158	0.16 103	0.00 1	0.01 81	0.42 120	0.11 100	1.09 191	0.07 118	1.35 195	0.04 40	0.20 221	3.17 178	1.08 90	0.20 95	0.13 84	0.73 79	0.40 155	0.51 74	0.64 75	0.21 214	0.07 92	0.08 87	1.01 180	2.92 141	0.28 126

raft_robust	1.21 172	0.70 197	0.61 177	0.27 143	0.19 125	0.00 1	0.00 1	3.05 253	0.22 143	1.18 199	0.03 107	0.34 111	0.69 210	0.07 151	2.94 167	1.76 170	0.57 156	0.63 196	4.95 210	0.19 100	2.98 199	4.81 250	0.01 77	0.19 167	0.97 191	1.39 189	2.87 140	0.98 176

RAFT+CT+SA	0.64 114	0.82 210	0.25 73	0.15 102	0.03 41	0.00 1	0.00 1	2.49 218	0.08 86	0.08 110	0.00 1	0.74 169	0.39 163	0.01 53	1.39 68	1.38 129	0.11 71	0.15 88	2.23 136	0.18 94	0.84 102	2.50 167	0.01 77	0.06 85	0.11 103	0.01 27	3.34 166	0.04 76

SA-5K	0.81 131	0.91 221	0.22 66	0.06 79	0.16 103	0.00 1	0.01 81	1.08 150	0.07 74	0.00 1	0.00 1	0.26 86	0.57 195	0.12 192	4.26 224	1.66 157	0.18 90	0.19 98	2.84 168	0.09 67	1.37 133	2.51 168	0.01 77	0.06 85	0.09 96	1.26 186	3.75 192	0.05 81

Sa-1000	1.25 173	0.27 105	0.51 162	0.28 148	0.23 144	0.00 1	0.00 1	2.78 240	0.10 97	0.01 89	0.01 96	0.34 111	0.50 184	0.59 268	4.62 246	1.70 166	0.69 174	0.83 222	4.47 202	0.43 169	1.38 135	4.54 246	0.01 77	0.24 179	2.01 233	1.81 201	5.02 251	0.39 138

CIPLG	0.87 141	0.19 83	0.67 191	0.27 143	0.21 136	0.00 1	0.20 208	0.19 95	0.50 177	0.07 107	0.12 125	1.16 189	0.08 67	0.21 226	4.78 254	1.50 141	0.68 173	0.22 104	1.92 128	0.18 94	2.28 171	2.98 187	0.04 133	0.27 196	0.66 181	0.09 92	3.80 196	0.12 106

GLC_STEREO	0.76 127	0.44 147	0.48 157	0.22 117	0.24 149	0.00 1	0.00 1	2.40 206	0.19 132	0.15 121	0.04 108	0.27 89	0.14 99	0.02 85	2.55 138	1.82 174	0.46 140	0.24 107	2.26 142	0.30 143	2.66 188	1.47 117	0.05 146	0.08 111	0.05 73	0.07 84	3.59 179	0.32 131

IPLG	1.12 166	0.36 134	0.65 189	0.29 155	0.23 144	0.00 1	0.05 154	2.30 202	0.29 153	0.39 145	0.29 152	0.27 89	0.72 215	0.24 236	5.68 279	1.79 172	1.05 218	0.84 223	2.78 164	0.41 163	0.98 110	4.31 237	0.02 100	0.25 184	0.46 166	1.49 192	3.86 202	0.11 102

IPLGR_C	0.86 136	0.20 87	0.61 177	0.28 148	0.21 136	0.00 1	0.22 212	0.18 93	0.47 172	0.07 107	0.12 125	1.18 190	0.08 67	0.20 221	4.59 243	1.50 141	0.65 166	0.26 113	2.00 131	0.19 100	2.34 176	2.95 184	0.05 146	0.27 196	0.60 176	0.07 84	3.82 198	0.11 102

MIPNet	1.49 190	0.69 196	0.74 197	0.32 162	0.51 207	0.00 1	0.03 137	1.79 176	0.38 161	2.13 241	0.97 205	0.31 100	0.76 222	0.22 233	5.02 264	1.92 182	1.31 235	0.86 224	3.68 195	1.25 239	1.21 122	4.62 247	0.03 123	0.50 244	1.90 229	4.87 262	3.90 204	0.30 128

IPLGR	1.73 205	0.63 191	0.67 191	0.35 178	0.40 199	0.00 1	0.03 137	1.41 160	0.26 149	2.36 244	2.42 242	0.33 107	0.80 226	0.17 210	6.12 291	1.87 176	1.22 230	1.28 259	5.37 212	1.72 260	2.44 182	4.20 230	0.02 100	0.56 251	2.66 252	4.85 261	3.82 198	0.77 161

AASNet	0.18 42	0.44 147	0.26 75	0.08 93	0.08 72	0.00 1	0.08 177	0.03 54	0.05 58	0.26 131	0.00 1	0.16 38	0.03 28	0.01 53	1.06 51	0.60 46	0.08 65	0.03 34	0.08 22	0.16 89	0.24 48	0.64 75	0.00 1	0.03 56	0.00 1	0.01 27	0.38 74	0.03 72

ACRE	0.87 141	0.21 89	0.64 185	0.28 148	0.20 131	0.00 1	0.20 208	0.18 93	0.48 175	0.08 110	0.15 132	1.22 191	0.08 67	0.23 235	4.70 251	1.49 139	0.67 169	0.25 112	1.97 130	0.18 94	2.33 175	2.98 187	0.05 146	0.26 188	0.67 184	0.07 84	3.81 197	0.11 102

CroCo-Stereo	0.18 42	0.07 47	0.02 20	0.05 68	0.06 64	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.02 21	0.00 1	1.54 74	1.07 88	0.04 39	0.03 34	0.65 74	0.04 36	0.32 60	0.73 81	0.00 1	0.02 44	0.03 52	0.01 27	0.08 37	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TestStereo	0.55 99	0.62 186	0.47 156	0.22 117	0.09 75	0.00 1	0.01 81	1.90 187	0.22 143	0.30 135	0.00 1	0.28 92	0.08 67	0.01 53	1.58 76	0.87 68	0.34 123	0.19 98	2.65 162	0.08 62	1.43 138	0.55 70	0.02 100	0.07 92	0.10 99	0.42 142	2.09 122	0.13 108

HCRNet	0.41 83	0.36 134	0.34 105	0.30 158	0.12 89	0.00 1	0.05 154	0.02 39	0.02 22	1.46 221	0.00 1	0.18 54	0.05 49	0.00 1	2.70 147	0.67 54	0.22 98	0.06 49	0.22 45	0.11 73	0.30 56	0.59 71	0.02 100	0.01 24	0.01 19	0.01 27	3.21 160	0.03 72

ARAFT	0.70 121	0.19 83	0.28 80	0.31 160	0.08 72	0.00 1	0.01 81	0.16 91	0.08 86	1.30 209	0.00 1	0.38 117	0.03 28	0.10 185	3.41 196	1.87 176	0.29 115	0.27 122	2.54 154	0.05 42	1.83 160	1.60 127	0.01 77	0.10 126	0.42 162	0.02 54	3.41 168	0.12 106

GMStereo	0.44 87	0.93 223	0.07 39	0.25 132	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.14 90	0.07 74	0.00 1	0.00 1	0.30 99	0.01 9	0.01 53	1.87 93	0.90 73	0.26 109	0.17 94	2.60 157	0.08 62	1.17 120	0.33 47	0.00 1	0.05 76	0.08 87	0.02 54	2.57 131	0.04 76
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.30 71	0.21 89	0.07 39	0.05 68	0.05 56	0.00 1	0.06 164	0.01 14	0.03 33	0.22 125	0.00 1	0.19 67	0.01 9	0.05 133	2.24 113	0.62 49	0.24 103	0.12 77	0.35 54	0.07 54	0.30 56	0.11 30	0.04 133	0.08 111	0.03 52	0.04 67	2.84 139	0.02 66

FADNet	1.92 212	0.44 147	0.60 173	0.54 208	1.05 240	0.00 1	2.95 283	0.78 142	0.38 161	0.81 173	0.61 187	2.40 213	0.47 178	0.65 270	5.57 276	1.73 167	0.69 174	1.08 249	8.93 255	1.61 255	2.36 177	2.52 170	0.09 166	0.36 227	2.54 248	3.77 241	3.43 171	5.46 245

RYNet	0.45 90	0.04 17	0.00 1	0.02 33	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 45	0.07 107	0.00 1	0.05 6	0.12 89	0.00 1	4.77 253	0.60 46	0.10 69	1.00 242	0.35 54	0.01 8	0.21 46	0.04 18	0.00 1	0.02 44	0.08 87	3.06 224	1.39 103	0.13 108

TDLM	0.09 18	0.08 51	0.12 50	0.02 33	0.02 28	0.00 1	0.01 81	0.19 95	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.48 135	0.01 9	0.01 53	0.26 5	0.22 5	0.08 65	0.06 49	0.01 3	0.00 1	0.10 23	0.10 27	0.01 77	0.01 24	0.00 1	0.01 27	0.30 70	0.39 138

AANet_RVC	0.25 65	0.05 28	0.29 83	0.06 79	0.19 125	0.00 1	0.23 214	0.03 54	0.17 124	0.35 142	0.01 96	0.07 10	0.04 40	0.01 53	1.37 66	0.48 31	0.10 69	0.06 49	0.43 59	0.17 91	0.10 23	0.25 42	0.03 123	0.05 76	0.02 37	0.06 78	1.15 95	0.89 167

HSM	0.97 152	0.30 119	0.87 208	0.54 208	0.46 204	0.00 1	0.01 81	2.93 248	0.30 154	0.13 117	0.56 179	0.65 158	0.13 92	0.05 133	2.97 168	1.08 90	0.66 167	0.17 94	3.26 183	0.35 148	1.78 158	2.03 142	0.04 133	0.33 221	0.38 155	0.81 170	4.16 221	1.10 178

PDISCO_ROB	1.03 158	0.55 169	0.06 38	0.67 216	0.28 166	0.00 1	0.21 210	0.71 139	0.49 176	1.28 207	0.99 208	0.25 83	0.32 147	0.19 216	3.02 173	2.03 193	0.69 174	1.42 266	2.26 142	0.58 194	2.32 173	3.22 196	0.14 193	0.27 196	1.36 215	0.37 137	3.84 201	0.23 117

DN-CSS_ROB	1.45 188	0.52 165	1.11 221	0.81 221	0.69 224	0.00 1	0.03 137	2.86 246	0.35 158	1.50 222	3.76 262	0.73 168	0.36 157	0.07 151	2.89 159	1.44 134	1.08 222	0.79 213	8.61 246	0.23 118	3.25 208	1.97 135	0.02 100	0.66 255	0.10 99	0.52 152	3.12 155	1.56 191

MatchStereo	0.14 31	0.08 51	0.32 89	0.02 33	0.07 66	0.01 55	0.00 1	0.03 54	0.08 86	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.11 88	0.01 53	1.22 56	0.72 58	0.06 55	0.11 73	0.02 4	0.05 42	0.19 40	0.48 58	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.03 64	0.02 13	0.01 51
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.20 54	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.95 227	0.00 1	1.19 215	0.13 32	2.47 267	0.00 1	0.29 8	0.28 11	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.01 8	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 8	0.00 1

NLMM	0.21 58	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.95 227	0.00 1	1.19 215	0.13 32	2.48 268	0.00 1	0.29 8	0.28 11	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.01 8	0.09 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 8	0.00 1

FSD	0.69 120	0.62 186	0.19 57	0.05 68	0.25 151	0.01 55	0.01 81	0.30 110	0.25 148	0.55 158	0.14 131	1.67 203	0.50 184	0.04 124	2.03 99	2.10 196	0.92 202	0.50 174	1.33 113	0.40 155	2.10 168	2.22 153	0.24 225	0.14 147	0.40 158	0.10 97	0.52 77	0.96 172

DFGA-Net	0.41 83	0.31 123	0.08 44	0.24 128	0.04 51	0.01 55	0.01 81	0.55 134	0.05 58	1.29 208	0.00 1	0.16 38	0.04 40	0.03 105	1.67 81	1.15 103	0.16 85	0.08 65	0.92 89	0.04 36	0.57 80	0.30 43	0.00 1	0.08 111	0.01 19	0.00 1	3.34 166	0.01 51

coex_refinement	0.73 125	1.07 238	0.51 162	0.24 128	0.70 226	0.01 55	0.13 197	0.27 105	1.06 238	0.11 113	1.07 210	0.80 173	0.17 118	0.14 202	2.80 151	0.90 73	0.47 142	0.12 77	2.36 149	0.49 182	0.67 92	0.61 73	0.14 193	0.10 126	0.64 179	0.62 155	3.08 149	0.49 146

G2L-Stereo	0.58 104	0.33 128	0.23 70	0.37 182	0.61 218	0.01 55	0.04 146	0.17 92	0.08 86	0.52 157	0.04 108	0.13 32	0.47 178	0.42 256	2.91 160	0.91 75	0.20 95	0.19 98	1.31 112	0.22 116	1.22 125	0.54 69	0.02 100	0.06 85	0.21 136	0.67 156	3.48 175	0.39 138

CoSv	0.08 15	0.11 62	0.21 60	0.01 15	0.02 28	0.01 55	0.00 1	0.02 39	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.11 27	0.01 9	0.00 1	0.66 29	0.62 49	0.03 29	0.06 49	0.08 22	0.02 16	0.03 4	0.12 32	0.00 1	0.01 24	0.01 19	0.00 1	0.08 37	0.00 1

trnet	0.99 154	0.29 113	0.72 196	0.22 117	0.13 91	0.01 55	0.02 115	2.55 225	0.37 159	0.62 162	0.48 172	0.70 164	0.59 197	0.04 124	2.80 151	3.02 238	0.66 167	0.57 184	2.14 134	0.60 197	2.82 191	2.17 148	0.03 123	0.09 123	1.26 204	0.51 151	2.42 129	0.91 169

MGS-Stereo	0.61 110	0.95 227	0.61 177	0.26 139	0.16 103	0.01 55	0.02 115	0.06 73	0.15 116	0.00 1	0.00 1	0.29 95	0.15 104	0.01 53	5.46 275	0.88 70	0.30 118	0.27 122	0.86 87	0.38 153	1.25 129	1.76 131	0.03 123	0.14 147	0.29 142	0.26 124	1.72 111	0.25 124

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 115	0.06 39	0.35 112	0.17 104	0.16 103	0.01 55	0.01 81	1.78 175	0.20 135	0.14 118	0.16 134	0.41 124	0.17 118	0.02 85	2.91 160	1.69 164	0.26 109	0.38 145	1.18 105	0.12 76	1.54 147	2.66 176	0.01 77	0.06 85	0.16 123	2.28 212	0.22 60	0.33 133

MaDis-Stereo	0.33 75	0.21 89	0.36 123	0.06 79	0.13 91	0.01 55	0.03 137	0.06 73	0.06 67	1.25 206	0.00 1	0.20 72	0.02 21	0.02 85	1.52 72	1.15 103	0.12 73	0.24 107	1.27 109	0.10 70	0.71 93	0.90 93	0.00 1	0.07 92	0.17 126	0.15 108	0.13 50	0.04 76

MIF-Stereo (partial)	0.47 93	0.36 134	0.44 152	0.07 88	0.18 122	0.01 55	0.00 1	0.07 78	0.11 100	0.01 89	0.01 96	0.38 117	0.09 78	0.03 105	2.00 97	1.58 147	0.22 98	0.50 174	0.75 82	0.06 48	1.09 114	0.94 96	0.00 1	0.19 167	0.08 87	0.26 124	2.83 138	0.39 138

Any-RAFT	2.56 234	0.56 171	3.45 287	0.34 169	0.51 207	0.01 55	0.04 146	2.96 250	0.64 195	0.51 154	3.99 265	3.76 226	0.35 152	0.16 205	2.92 163	3.82 267	0.81 192	0.80 218	8.30 244	0.51 185	5.45 275	3.87 211	0.44 256	0.16 160	4.84 286	7.87 295	3.19 158	8.70 269

4D-IteraStereo	0.83 133	0.30 119	1.14 223	0.28 148	0.31 176	0.01 55	0.02 115	2.15 199	0.11 100	0.00 1	0.20 142	0.25 83	0.22 127	0.16 205	2.28 116	1.65 155	0.11 71	0.37 144	2.84 168	0.41 163	2.82 191	2.87 179	0.02 100	0.21 176	0.08 87	0.22 120	3.10 151	0.35 135

LoS_RVC	1.09 162	1.51 255	0.60 173	0.05 68	0.49 205	0.01 55	0.08 177	0.22 99	0.74 204	1.72 225	0.23 144	0.56 151	0.63 203	0.12 192	3.15 176	2.90 230	0.69 174	1.79 282	3.27 184	0.50 183	4.03 230	3.48 203	0.21 214	0.07 92	0.33 147	0.47 147	0.70 82	0.96 172

tt_ll	1.09 162	1.51 255	0.60 173	0.05 68	0.49 205	0.01 55	0.08 177	0.22 99	0.74 204	1.72 225	0.23 144	0.56 151	0.63 203	0.12 192	3.15 176	2.90 230	0.69 174	1.79 282	3.27 184	0.50 183	4.03 230	3.48 203	0.21 214	0.07 92	0.33 147	0.47 147	0.70 82	0.96 172

SA	0.95 151	0.82 210	0.44 152	0.21 113	0.23 144	0.01 55	0.00 1	2.73 237	0.12 106	0.02 96	0.00 1	0.39 120	0.39 163	0.36 250	2.49 133	1.61 150	0.31 119	0.47 166	3.23 180	0.20 108	1.23 126	3.19 194	0.01 77	0.18 164	0.41 160	1.70 197	4.81 242	0.10 99

iRaftStereo_RVC	0.22 60	0.19 83	0.35 112	0.22 117	0.11 86	0.01 55	0.00 1	0.04 65	0.07 74	0.00 1	0.00 1	0.22 78	0.10 86	0.03 105	1.13 54	0.87 68	0.16 85	0.06 49	0.37 57	0.11 73	0.95 107	0.62 74	0.00 1	0.02 44	0.08 87	0.00 1	0.11 44	0.03 72

CREStereo++_RVC	0.99 154	0.21 89	1.16 227	0.28 148	0.36 193	0.01 55	0.05 154	2.06 195	0.27 150	0.62 162	0.08 121	0.46 132	0.14 99	0.05 133	2.55 138	2.70 225	0.74 182	0.50 174	2.59 156	0.24 123	2.97 197	2.20 151	0.09 166	0.10 126	0.96 190	0.43 143	4.10 219	0.79 163
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
raftrobust	0.86 136	0.40 142	0.77 200	0.40 190	0.31 176	0.01 55	0.04 146	2.51 220	0.13 109	0.51 154	0.00 1	0.51 139	0.24 134	0.09 175	2.98 170	2.12 198	0.22 98	0.31 128	4.90 209	0.11 73	1.68 156	2.15 146	0.16 201	0.15 152	0.78 186	0.40 140	0.97 92	0.36 136

psm_up	1.01 157	0.60 178	0.96 214	0.38 188	0.75 229	0.01 55	0.03 137	2.33 204	1.18 245	0.78 170	0.00 1	0.94 176	0.09 78	0.45 257	2.41 126	1.18 107	0.62 161	0.44 159	3.67 194	0.32 145	1.14 118	0.85 89	0.00 1	0.58 252	1.06 195	1.42 191	3.75 192	1.44 186

UPFNet	0.44 87	0.29 113	0.59 170	0.21 113	0.26 160	0.01 55	0.02 115	0.08 82	0.08 86	0.39 145	0.00 1	0.27 89	0.03 28	0.24 236	3.08 174	0.92 77	0.14 79	0.12 77	0.57 71	0.31 144	0.36 61	0.39 53	0.01 77	0.12 135	0.02 37	0.01 27	3.44 172	0.05 81

CREStereo	1.03 158	0.31 123	0.74 197	0.24 128	0.16 103	0.01 55	0.04 146	2.66 234	0.55 184	0.63 164	0.56 179	0.71 165	0.59 197	0.05 133	2.97 168	3.31 252	0.60 158	0.43 157	2.12 133	0.57 192	3.00 200	2.30 159	0.06 155	0.12 135	1.18 201	0.53 153	2.42 129	0.88 164
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
HGLStereo	0.58 104	0.32 127	0.38 132	0.23 124	0.26 160	0.01 55	0.06 164	0.06 73	0.12 106	1.22 205	0.70 197	0.14 37	0.15 104	0.09 175	2.33 123	1.33 124	0.37 132	0.24 107	1.13 101	0.15 85	0.97 109	1.51 121	0.06 155	0.07 92	0.08 87	0.08 87	3.08 149	0.47 144

PMTNet	1.28 176	0.58 174	0.96 214	0.28 148	0.22 142	0.01 55	0.16 201	0.50 129	0.57 188	0.72 169	0.35 158	0.54 146	0.48 180	0.09 175	3.27 188	3.32 253	0.72 180	0.39 148	6.17 221	0.35 148	3.67 218	2.41 166	0.09 166	0.12 135	3.12 264	1.00 179	1.23 98	3.32 221

FADNet-RVC	1.64 204	0.31 123	0.64 185	0.33 163	1.19 247	0.01 55	2.53 277	0.57 135	0.22 143	1.03 187	0.32 157	6.04 260	0.29 143	0.32 247	4.47 235	1.90 180	0.62 161	0.78 211	6.45 225	1.80 264	1.85 161	2.02 141	0.19 209	0.52 247	1.78 226	1.74 200	3.10 151	3.15 217

BEATNet_4x	1.40 179	0.54 168	0.27 76	0.13 100	0.27 162	0.01 55	0.10 184	1.80 177	1.74 265	0.41 149	0.53 173	0.82 174	0.59 197	0.54 260	4.30 228	2.92 234	1.87 258	1.84 286	1.39 114	0.71 206	4.68 247	6.21 298	0.02 100	0.81 261	0.21 136	0.40 140	3.69 184	0.96 172

R-Stereo Train	2.16 218	1.08 240	1.57 251	0.84 223	0.19 125	0.01 55	0.01 81	2.05 192	1.01 234	1.37 216	2.45 244	1.50 200	0.46 175	0.21 226	3.23 185	4.53 279	1.62 250	1.05 245	7.07 230	1.09 229	4.86 258	5.93 288	0.04 133	0.31 213	2.48 244	4.63 256	3.10 151	5.74 247

RAFT-Stereo	2.16 218	1.08 240	1.57 251	0.84 223	0.19 125	0.01 55	0.01 81	2.05 192	1.01 234	1.37 216	2.45 244	1.50 200	0.46 175	0.21 226	3.23 185	4.53 279	1.62 250	1.05 245	7.07 230	1.09 229	4.86 258	5.93 288	0.04 133	0.31 213	2.48 244	4.63 256	3.10 151	5.74 247
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.59 106	0.16 80	0.10 47	0.06 79	0.07 66	0.01 55	0.02 115	1.76 173	0.82 214	0.11 113	0.00 1	0.68 161	0.28 141	0.11 189	2.51 135	1.02 84	0.25 104	0.13 84	0.63 73	0.24 123	1.43 138	1.56 126	0.01 77	0.12 135	0.02 37	0.16 110	3.32 164	0.42 143
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
iResNet_ROB	1.07 161	0.65 192	0.30 84	0.45 201	0.30 174	0.01 55	0.02 115	3.10 255	0.12 106	1.34 213	0.00 1	0.66 159	0.35 152	0.04 124	4.37 231	1.65 155	0.54 154	0.49 170	5.83 219	0.29 140	1.30 130	0.87 91	0.20 212	0.26 188	0.16 123	0.84 173	3.74 189	1.12 179

NLSM1	0.22 60	0.03 4	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 87	0.00 1	0.01 14	1.11 239	0.00 1	1.22 217	0.13 32	2.41 265	0.00 1	0.33 13	0.35 21	0.01 5	0.00 1	0.04 11	0.05 42	0.05 9	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 27	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 13	0.04 17	0.02 20	0.00 1	0.01 16	0.02 87	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 30	0.03 28	0.00 1	0.38 17	0.30 14	0.03 29	0.00 1	0.15 34	0.07 54	0.05 9	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.06 78	0.38 74	0.06 87

MM-Stereo_test2	0.13 26	0.04 17	0.07 39	0.00 1	0.02 28	0.02 87	0.00 1	0.01 14	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.02 21	0.00 1	0.76 32	0.59 44	0.07 60	0.05 41	0.18 39	0.28 138	0.29 55	0.53 68	0.01 77	0.01 24	0.08 87	0.20 118	0.04 24	0.00 1

test_for_model	1.42 180	0.61 180	0.40 140	0.25 132	0.16 103	0.02 87	0.07 169	2.44 213	0.20 135	0.00 1	0.00 1	4.08 232	0.22 127	0.07 151	2.09 102	2.28 207	11.83 324	0.32 130	3.20 174	0.26 130	4.81 252	2.01 136	0.13 186	0.07 92	0.12 107	0.32 131	1.72 111	0.54 151

GCAPDPT-zeroshot4090	1.42 180	0.61 180	0.40 140	0.25 132	0.16 103	0.02 87	0.07 169	2.44 213	0.20 135	0.00 1	0.00 1	4.08 232	0.22 127	0.07 151	2.09 102	2.28 207	11.83 324	0.32 130	3.20 174	0.26 130	4.81 252	2.01 136	0.13 186	0.07 92	0.12 107	0.32 131	1.72 111	0.54 151

MyStereo04	2.04 215	0.66 193	0.91 211	0.69 217	0.82 234	0.02 87	0.04 146	2.62 231	0.91 222	2.83 258	0.75 201	1.37 196	0.09 78	0.08 165	5.03 265	3.04 242	0.58 157	0.72 206	10.25 270	1.62 256	4.78 248	3.27 198	0.94 284	0.69 256	2.62 250	4.29 250	4.75 241	0.65 158

testlalala	1.42 180	0.61 180	0.40 140	0.25 132	0.16 103	0.02 87	0.07 169	2.44 213	0.20 135	0.00 1	0.00 1	4.08 232	0.22 127	0.07 151	2.09 102	2.28 207	11.83 324	0.32 130	3.20 174	0.26 130	4.81 252	2.01 136	0.13 186	0.07 92	0.12 107	0.32 131	1.72 111	0.54 151

GCAPDPT-zeroshot	1.42 180	0.61 180	0.40 140	0.25 132	0.16 103	0.02 87	0.07 169	2.44 213	0.20 135	0.00 1	0.00 1	4.08 232	0.22 127	0.07 151	2.09 102	2.28 207	11.83 324	0.32 130	3.20 174	0.26 130	4.81 252	2.01 136	0.13 186	0.07 92	0.12 107	0.32 131	1.72 111	0.54 151

GCAP-Stereo	1.42 180	0.61 180	0.40 140	0.25 132	0.16 103	0.02 87	0.07 169	2.44 213	0.20 135	0.00 1	0.00 1	4.08 232	0.22 127	0.07 151	2.09 102	2.28 207	11.83 324	0.32 130	3.20 174	0.26 130	4.81 252	2.01 136	0.13 186	0.07 92	0.12 107	0.32 131	1.72 111	0.54 151

anonymousdsp2	0.70 121	0.27 105	0.28 80	0.23 124	0.07 66	0.02 87	0.02 115	1.36 158	0.08 86	0.02 96	0.59 183	0.29 95	0.16 113	0.08 165	1.51 71	1.55 145	0.25 104	0.32 130	3.52 190	0.55 190	1.55 149	3.00 190	0.02 100	0.07 92	0.13 114	0.15 108	2.70 135	0.01 51

LoS	1.87 210	0.22 95	0.38 132	0.22 117	0.14 96	0.02 87	0.06 164	15.85 329	0.90 221	3.42 281	0.71 199	0.95 178	0.83 234	0.21 226	3.22 184	3.63 265	1.18 228	0.90 230	2.95 171	0.64 201	5.08 265	3.80 209	0.22 222	0.17 162	2.26 237	0.82 171	1.23 98	0.52 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FINET	0.37 80	0.14 69	0.45 154	0.18 107	0.08 72	0.02 87	0.01 81	0.34 112	0.17 124	0.01 89	0.30 154	0.56 151	0.19 121	0.02 85	2.46 132	1.20 110	0.26 109	0.09 68	1.10 99	0.14 81	0.72 95	0.31 45	0.04 133	0.14 147	0.03 52	0.10 97	0.84 90	0.05 81

delet	0.19 49	0.07 47	0.25 73	0.06 79	0.04 51	0.02 87	0.02 115	0.01 14	0.04 45	0.34 138	0.00 1	0.10 20	0.03 28	0.02 85	1.36 65	0.46 28	0.16 85	0.05 41	0.13 31	0.05 42	0.13 31	0.18 39	0.00 1	0.04 67	0.00 1	0.01 27	1.41 104	0.02 66

DMCA	0.27 67	0.37 137	0.20 58	0.17 104	0.09 75	0.02 87	0.01 81	0.02 39	0.04 45	0.59 159	0.00 1	0.34 111	0.05 49	0.01 53	1.81 91	0.88 70	0.31 119	0.12 77	0.22 45	0.10 70	0.38 62	0.23 41	0.00 1	0.03 56	0.03 52	0.06 78	1.19 96	0.15 110

iResNetv2_ROB	1.26 174	0.75 203	0.32 89	1.29 241	0.33 186	0.02 87	0.02 115	3.19 259	0.20 135	2.00 237	0.29 152	2.24 210	0.41 165	0.06 146	3.64 207	1.45 136	0.75 183	0.13 84	5.77 217	0.43 169	2.86 193	1.71 129	0.16 201	0.37 230	0.38 155	0.47 147	4.08 216	0.72 159

derf	0.06 6	0.03 4	0.02 20	0.01 15	0.01 16	0.03 102	0.10 184	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.07 10	0.12 89	0.00 1	0.32 11	0.23 7	0.01 5	0.00 1	0.07 20	0.07 54	0.06 15	0.36 50	0.00 1	0.00 1	0.02 37	0.00 1	0.02 13	0.00 1

qqai	0.06 6	0.05 28	0.03 28	0.01 15	0.01 16	0.03 102	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.12 89	0.00 1	0.36 16	0.31 16	0.01 5	0.00 1	0.07 20	0.09 67	0.07 16	0.37 51	0.00 1	0.00 1	0.02 37	0.00 1	0.02 13	0.00 1

WQFJX	0.19 49	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.99 232	0.00 1	1.24 218	0.12 30	2.20 262	0.00 1	0.26 5	0.23 7	0.01 5	0.00 1	0.03 8	0.03 25	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.07 13	0.04 17	0.08 44	0.00 1	0.01 16	0.03 102	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.03 28	0.00 1	0.55 24	0.45 26	0.04 39	0.00 1	0.18 39	0.06 48	0.07 16	0.04 18	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.08 87	0.05 27	0.00 1

CAS	0.79 129	0.21 89	0.34 105	0.21 113	0.19 125	0.03 102	0.14 199	0.21 98	0.63 194	1.19 201	0.16 134	0.33 107	0.78 224	0.13 198	2.72 148	1.66 157	0.85 196	0.71 205	1.12 100	0.46 175	2.41 181	2.37 161	0.03 123	0.08 111	0.11 103	0.69 159	1.69 110	1.95 199

raft+_RVC	0.49 95	0.38 140	0.37 131	0.34 169	0.21 136	0.03 102	0.04 146	2.29 201	0.09 94	0.00 1	0.00 1	0.25 83	0.08 67	0.02 85	1.79 90	1.24 112	0.29 115	0.09 68	2.37 151	0.24 123	0.77 99	1.09 104	0.00 1	0.06 85	0.07 82	0.12 102	0.57 79	0.36 136

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 115	0.29 113	0.60 173	0.37 182	0.27 162	0.03 102	0.02 115	0.96 147	0.11 100	1.34 213	0.00 1	0.28 92	0.08 67	0.01 53	1.83 92	1.32 121	0.26 109	0.11 73	3.40 187	0.24 123	0.79 100	0.89 92	0.00 1	0.19 167	0.38 155	0.22 120	3.31 163	0.15 110

AFF-stereo	0.55 99	0.29 113	0.41 146	0.33 163	0.09 75	0.03 102	0.00 1	0.38 118	0.10 97	1.17 198	0.01 96	0.32 103	0.06 61	0.00 1	1.52 72	1.24 112	0.15 81	0.59 188	3.40 187	0.07 54	0.54 77	0.60 72	0.00 1	0.07 92	0.13 114	0.06 78	3.05 147	0.10 99

UNet	0.56 102	0.30 119	0.39 135	0.26 139	0.19 125	0.03 102	0.08 177	0.52 133	0.13 109	1.15 195	0.00 1	0.44 128	0.16 113	0.16 205	2.13 107	1.28 118	0.34 123	0.20 102	1.42 115	0.19 100	0.62 85	0.50 63	0.13 186	0.24 179	0.03 52	0.26 124	3.32 164	0.62 156

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 154	0.82 210	0.34 105	0.18 107	0.43 202	0.03 102	1.10 248	1.20 153	2.50 278	2.06 238	0.11 124	0.69 163	0.07 64	0.54 260	3.65 208	0.91 75	0.19 94	0.22 104	1.65 123	0.15 85	0.73 96	0.92 94	0.08 162	0.18 164	0.11 103	3.29 230	2.58 133	2.09 203
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	2.82 241	0.49 157	0.17 54	0.38 188	0.79 233	0.03 102	0.10 184	1.16 152	8.93 316	0.14 118	2.49 246	0.55 148	31.02 334	0.57 262	5.58 277	3.32 253	1.73 253	0.91 232	2.53 153	0.88 218	2.92 194	7.18 311	0.15 196	0.53 248	0.55 171	0.69 159	1.43 105	0.88 164

PointNet	0.14 31	0.05 28	0.10 47	0.04 59	0.01 16	0.04 113	0.18 205	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.01 96	0.16 38	0.02 21	0.01 53	0.41 18	0.30 14	0.03 29	0.00 1	0.36 56	0.25 127	0.24 48	0.68 78	0.04 133	0.01 24	0.03 52	0.08 87	0.79 89	0.00 1

VIP-Stereo	0.16 37	0.11 62	0.35 112	0.01 15	0.02 28	0.04 113	0.00 1	0.01 14	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.21 76	0.05 49	0.00 1	1.10 53	0.96 79	0.05 45	0.11 73	0.20 42	0.07 54	0.45 68	0.11 30	0.00 1	0.04 67	0.06 79	0.01 27	0.12 48	0.10 99

AIO-test2	0.06 6	0.09 54	0.01 13	0.00 1	0.09 75	0.04 113	0.01 81	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.04 40	0.00 1	0.45 20	0.25 10	0.02 19	0.00 1	0.03 8	0.03 25	0.05 9	0.06 24	0.00 1	0.16 160	0.05 73	0.01 27	0.00 1	0.00 1

AE-Stereo	1.43 185	0.31 123	1.73 258	0.33 163	0.32 181	0.04 113	0.32 220	0.43 123	0.32 156	0.04 103	0.00 1	3.38 222	0.44 169	0.07 151	2.86 156	3.30 251	0.96 208	0.79 213	3.65 192	0.79 213	3.64 215	4.40 239	0.04 133	0.40 232	2.93 260	2.14 208	4.74 240	0.18 115

rafts_anoy	0.62 112	0.28 108	0.70 193	0.37 182	0.21 136	0.04 113	0.00 1	2.53 222	0.14 114	0.01 89	0.00 1	0.10 20	0.04 40	0.02 85	2.50 134	1.45 136	0.32 121	0.36 142	1.92 128	0.17 91	1.38 135	0.99 99	0.00 1	0.18 164	0.53 169	0.73 165	0.73 85	1.01 177

RAFT + AFF	0.41 83	0.04 17	0.01 13	0.22 117	0.02 28	0.04 113	0.00 1	0.03 54	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.28 92	0.02 21	0.01 53	4.88 259	0.92 77	0.35 125	0.02 32	2.33 145	0.03 25	0.65 87	0.50 63	0.01 77	0.12 135	0.15 122	0.10 97	0.24 64	0.01 51

DSFCA	0.70 121	0.43 145	0.51 162	0.29 155	0.58 216	0.04 113	0.59 230	0.22 99	0.54 181	0.49 153	0.56 179	0.33 107	0.08 67	0.04 124	2.86 156	1.28 118	0.67 169	0.73 207	1.00 93	0.44 172	1.01 113	1.14 107	0.21 214	0.24 179	0.54 170	0.82 171	2.81 137	0.47 144

CCAANet	0.90 143	0.29 113	0.18 55	0.37 182	0.16 103	0.04 113	0.04 146	1.68 168	0.13 109	3.88 297	4.87 278	0.75 172	0.13 92	0.07 151	1.66 80	1.27 117	1.08 222	1.03 244	0.83 85	0.28 138	0.51 74	0.48 58	0.47 258	0.09 123	0.16 123	0.71 163	2.93 143	0.23 117

CFNet	0.57 103	0.46 154	0.64 185	0.43 197	0.34 189	0.04 113	0.00 1	0.58 136	0.09 94	0.66 165	0.05 113	0.64 157	0.07 64	0.05 133	2.25 114	0.65 51	0.35 125	0.06 49	0.73 79	0.34 146	0.85 104	0.73 81	0.00 1	0.08 111	0.45 165	0.16 110	3.22 161	1.51 189

AIO-test1	0.08 15	0.03 4	0.03 28	0.01 15	0.07 66	0.05 122	0.00 1	0.01 14	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.04 40	0.00 1	0.68 30	0.55 39	0.02 19	0.00 1	0.11 27	0.19 100	0.12 29	0.15 37	0.00 1	0.01 24	0.01 19	0.01 27	0.01 8	0.00 1

CES	1.20 170	0.24 99	0.35 112	0.13 100	0.18 122	0.05 122	0.08 177	5.35 302	0.78 210	0.43 150	0.31 155	0.83 175	0.86 236	0.16 205	3.20 179	3.22 248	1.12 226	1.06 248	1.51 118	1.05 226	4.23 234	3.19 194	0.08 162	0.09 123	0.19 132	0.34 136	1.07 94	2.23 208

s12784h	2.07 216	2.29 277	2.24 268	1.60 249	0.69 224	0.05 122	0.03 137	2.13 198	0.55 184	1.19 201	0.13 130	1.61 202	0.68 209	0.04 124	3.20 179	3.09 243	0.78 185	0.41 154	3.50 189	0.43 169	5.42 274	2.92 183	0.11 179	0.12 135	2.64 251	1.70 197	6.64 279	11.65 287

CFNet_pseudo	0.86 136	0.52 165	0.57 166	0.44 199	0.52 213	0.05 122	0.02 115	0.60 137	0.10 97	0.93 180	0.12 125	0.71 165	0.30 145	0.51 259	4.66 248	1.68 162	0.33 122	0.32 130	2.61 158	0.34 146	0.96 108	1.53 122	0.55 266	0.13 142	0.49 167	0.50 150	2.17 124	1.63 194

RALCasStereoNet	0.70 121	0.30 119	0.84 206	0.37 182	0.28 166	0.05 122	0.12 193	2.12 197	0.13 109	1.03 187	0.04 108	0.50 138	0.15 104	0.03 105	2.37 124	1.67 160	0.23 101	0.24 107	1.26 108	0.14 81	1.21 122	2.03 142	0.01 77	0.11 134	0.34 150	1.39 189	0.78 87	1.25 182

CVANet_RVC	0.21 58	0.15 75	0.61 177	0.42 196	0.06 64	0.06 127	0.01 81	1.53 165	0.05 58	0.08 110	0.04 108	0.62 156	0.04 40	0.03 105	0.46 21	0.32 17	0.14 79	0.09 68	0.05 15	0.01 8	0.19 40	0.07 25	0.00 1	0.03 56	0.00 1	0.01 27	0.55 78	0.08 91

Pointernet	0.06 6	0.04 17	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.07 128	0.18 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 118	0.10 20	0.01 9	0.00 1	0.31 10	0.33 18	0.02 19	0.00 1	0.04 11	0.06 48	0.10 23	0.05 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 24	0.18 115

test_4	0.60 109	0.10 57	0.53 165	0.29 155	0.13 91	0.07 128	0.22 212	0.09 84	0.07 74	0.03 100	0.00 1	0.68 161	0.15 104	0.08 165	2.06 100	1.55 145	0.12 73	0.39 148	1.82 126	0.18 94	1.12 116	2.11 145	0.01 77	0.07 92	0.20 134	0.30 129	3.49 176	0.24 121

LMCR-Stereo	0.97 152	0.53 167	0.59 170	0.28 148	0.25 151	0.07 128	0.02 115	1.39 159	0.28 151	0.34 138	0.12 125	0.74 169	0.15 104	0.12 192	3.20 179	1.88 179	1.07 221	0.36 142	5.87 220	1.71 258	2.10 168	2.39 162	0.02 100	0.33 221	0.35 152	0.38 138	1.44 106	0.34 134

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 93	0.10 57	0.33 99	0.05 68	0.16 103	0.08 131	0.00 1	0.12 88	0.23 147	0.03 100	0.04 108	0.46 132	0.15 104	0.01 53	1.97 96	1.14 101	0.25 104	0.44 159	1.88 127	0.20 108	1.65 151	2.18 150	0.15 196	0.07 92	0.04 66	0.14 107	0.78 87	0.06 87

EGLCR-Stereo	1.26 174	0.21 89	1.76 260	0.07 88	0.25 151	0.08 131	0.02 115	0.49 128	0.55 184	0.11 113	0.45 169	0.58 155	0.67 208	0.03 105	2.32 121	2.67 224	0.93 205	1.20 258	4.21 200	0.19 100	4.10 233	4.78 249	0.05 146	0.13 142	0.64 179	0.67 156	6.56 278	0.32 131

ADLNet	0.67 119	0.96 229	0.10 47	0.21 113	0.23 144	0.08 131	0.01 81	1.26 155	0.09 94	0.32 136	0.06 115	2.28 212	0.08 67	0.18 214	3.28 189	1.03 85	0.35 125	0.11 73	0.54 68	0.18 94	0.54 77	1.10 105	0.00 1	0.03 56	0.88 189	0.68 158	3.16 156	0.28 126

STTStereo	1.06 160	0.85 216	0.57 166	0.36 180	0.29 169	0.08 131	0.64 233	0.43 123	1.56 258	1.40 219	0.26 146	1.95 207	0.07 64	0.29 243	4.26 224	1.06 87	0.25 104	0.23 106	1.16 102	0.14 81	1.46 142	0.84 87	0.12 183	0.10 126	0.07 82	1.81 201	3.51 177	4.84 236

MoCha-V2	0.13 26	0.06 39	0.31 86	0.01 15	0.05 56	0.09 135	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.18 120	0.00 1	0.84 38	0.47 30	0.07 60	0.00 1	0.09 24	0.15 85	0.26 50	0.49 62	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.08 87	0.02 13	0.00 1

anonymousdsp	0.27 67	0.09 54	0.36 123	0.24 128	0.05 56	0.09 135	0.00 1	0.03 54	0.05 58	0.00 1	0.28 150	0.19 67	0.15 104	0.00 1	1.24 58	0.84 65	0.12 73	0.10 71	0.29 49	0.18 94	0.42 65	1.05 102	0.02 100	0.05 76	0.01 19	0.01 27	1.54 108	0.00 1

AACVNet	0.85 135	0.56 171	0.35 112	0.58 212	0.67 222	0.09 135	0.01 81	0.35 114	0.19 132	0.17 122	0.15 132	0.45 131	0.24 134	0.19 216	2.81 153	1.91 181	0.48 144	0.38 145	1.44 116	0.23 118	1.44 140	1.22 112	0.33 239	0.08 111	0.50 168	1.57 193	4.09 217	2.39 211

111111	0.13 26	0.02 3	0.03 28	0.01 15	0.02 28	0.10 138	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.01 96	0.18 54	0.05 49	0.01 53	0.85 40	0.48 31	0.05 45	0.06 49	0.33 52	0.02 16	0.20 42	0.84 87	0.00 1	0.01 24	0.02 37	0.05 69	0.02 13	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 42	0.03 4	0.05 35	0.02 33	0.02 28	0.10 138	0.00 1	0.01 14	0.03 33	0.00 1	0.07 118	0.18 54	0.03 28	0.01 53	0.89 42	0.54 38	0.04 39	0.08 65	0.50 64	0.02 16	0.15 36	0.67 77	0.00 1	0.01 24	0.02 37	0.01 27	1.27 101	0.00 1

AEACV	0.25 65	0.71 199	0.36 123	0.04 59	0.03 41	0.10 138	0.00 1	0.02 39	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.18 54	0.13 92	0.02 85	1.22 56	0.79 63	0.05 45	0.26 113	0.73 79	0.29 140	0.63 86	0.50 63	0.12 183	0.04 67	0.01 19	0.21 119	0.29 68	0.00 1

RASNet	0.63 113	0.18 82	0.57 166	0.41 195	0.28 166	0.10 138	0.05 154	0.94 145	0.14 114	1.07 190	0.09 123	0.48 135	0.34 151	0.02 85	1.28 60	1.47 138	0.35 125	0.21 103	0.99 92	0.02 16	1.15 119	1.53 122	0.10 172	0.34 223	0.22 138	0.30 129	3.55 178	0.73 160

IGEV-Stereo+	0.37 80	1.03 232	0.03 28	0.11 98	0.12 89	0.11 142	0.00 1	0.09 84	0.11 100	0.02 96	0.99 208	0.31 100	0.30 145	0.02 85	1.32 62	1.22 111	0.02 19	0.26 113	1.29 111	0.23 118	0.84 102	1.24 113	0.10 172	0.01 24	0.02 37	0.22 120	0.08 37	0.00 1

RSM++	0.10 21	0.05 28	0.36 123	0.02 33	0.01 16	0.11 142	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.18 54	0.08 67	0.00 1	0.77 33	0.52 36	0.02 19	0.04 36	0.10 26	0.03 25	0.20 42	0.16 38	0.00 1	0.03 56	0.01 19	0.00 1	0.11 44	0.00 1

RSM	0.10 21	0.05 28	0.36 123	0.02 33	0.02 28	0.11 142	0.00 1	0.01 14	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.05 49	0.00 1	0.60 26	0.49 33	0.01 5	0.04 36	0.15 34	0.03 25	0.20 42	0.03 14	0.00 1	0.02 44	0.02 37	0.19 115	0.05 27	0.00 1

MIM_Stereo	0.55 99	0.13 68	0.43 149	0.34 169	0.22 142	0.11 142	0.02 115	2.05 192	0.07 74	0.00 1	0.01 96	0.23 79	0.09 78	0.03 105	2.07 101	1.15 103	0.15 81	0.39 148	2.56 155	0.27 136	1.24 128	0.94 96	0.06 155	0.13 142	0.18 129	0.19 115	1.72 111	0.17 114

test_5	0.54 97	0.60 178	0.22 66	0.02 33	0.02 28	0.11 142	0.01 81	2.77 239	0.04 45	0.00 1	1.10 212	0.44 128	0.45 170	0.00 1	1.47 69	1.13 98	0.08 65	0.10 71	1.01 94	0.04 36	0.43 66	1.34 114	0.00 1	0.05 76	0.07 82	0.00 1	2.98 145	0.01 51

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test_1	1.53 191	1.05 235	1.24 231	0.40 190	0.31 176	0.11 142	0.06 164	2.78 240	0.17 124	0.32 136	0.42 165	4.06 229	0.36 157	0.03 105	2.84 154	1.62 152	0.37 132	0.57 184	8.88 253	0.46 175	3.22 207	5.38 265	0.02 100	0.27 196	0.60 176	0.95 176	3.95 205	0.90 168

test_3	1.56 197	1.14 242	1.14 223	0.44 199	0.32 181	0.11 142	0.07 169	2.84 245	0.16 123	0.39 145	0.43 166	4.16 237	0.36 157	0.03 105	2.91 160	1.52 144	0.41 137	0.59 188	8.96 256	0.46 175	3.12 204	5.36 264	0.02 100	0.25 184	0.85 187	1.20 185	3.83 200	0.95 170

CFNet_RVC	0.86 136	0.59 176	0.74 197	0.33 163	0.32 181	0.11 142	0.02 115	0.11 86	0.17 124	0.87 178	0.74 200	0.57 154	0.16 113	0.08 165	3.11 175	1.19 109	0.50 145	0.34 139	1.28 110	0.15 85	1.68 156	1.48 120	0.02 100	0.25 184	0.86 188	1.89 204	3.64 181	2.13 205

LG-Stereo	0.13 26	0.04 17	0.02 20	0.02 33	0.07 66	0.12 151	0.00 1	0.02 39	0.04 45	0.00 1	0.55 177	0.43 127	0.00 1	0.00 1	0.78 35	0.59 44	0.02 19	0.06 49	0.45 61	0.04 36	0.14 33	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 97	0.05 27	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.23 63	0.19 83	0.23 70	0.01 15	0.05 56	0.12 151	0.01 81	0.02 39	0.03 33	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.03 28	0.00 1	1.06 51	0.66 52	0.08 65	0.12 77	0.20 42	0.02 16	0.43 66	0.42 56	0.00 1	0.02 44	0.01 19	0.02 54	2.26 126	0.06 87

ProNet	0.06 6	0.03 4	0.08 44	0.01 15	0.00 1	0.12 151	0.27 217	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.05 6	0.00 1	0.05 133	0.43 19	0.28 11	0.02 19	0.00 1	0.09 24	0.00 1	0.05 9	0.02 13	0.00 1	0.00 1	0.08 87	0.00 1	0.05 27	0.00 1

GMOStereo	0.91 144	0.15 75	0.61 177	0.34 169	0.25 151	0.12 151	0.05 154	2.40 206	0.15 116	0.00 1	0.18 137	0.51 139	0.45 170	0.02 85	2.30 117	1.97 186	0.53 150	0.70 200	2.24 137	0.41 163	1.67 152	3.92 213	0.01 77	0.15 152	1.33 211	0.13 103	3.95 205	0.09 93

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RAFT	0.18 42	0.04 17	0.33 99	0.02 33	0.00 1	0.12 151	0.12 193	0.94 145	0.01 8	0.70 167	0.00 1	0.17 45	0.00 1	0.01 53	0.57 25	0.46 28	0.03 29	0.00 1	0.06 18	0.21 111	0.14 33	0.50 63	0.00 1	0.00 1	0.02 37	0.00 1	0.27 67	0.00 1

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Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
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AIO-Stereo	0.14 31	0.04 17	0.36 123	0.01 15	0.03 41	0.13 160	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.18 54	0.05 49	0.00 1	0.61 27	0.42 25	0.04 39	0.07 59	1.51 118	0.06 48	0.12 29	0.04 18	0.00 1	0.01 24	0.01 19	0.02 54	0.12 48	0.00 1

GASTEREO	0.18 42	0.07 47	0.35 112	0.03 47	0.01 16	0.14 162	0.00 1	0.03 54	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.18 54	0.13 92	0.01 53	1.05 50	0.70 55	0.07 60	0.07 59	0.11 27	0.21 111	0.08 18	0.44 57	0.10 172	0.03 56	0.02 37	0.75 167	0.15 53	0.00 1

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Reg-Stereo(zero)	2.47 229	0.35 131	2.58 276	0.48 203	0.84 236	0.14 162	0.17 202	3.76 278	0.77 206	3.03 265	8.81 314	2.75 219	0.81 227	1.26 293	2.61 143	3.41 259	1.42 243	0.49 170	7.28 232	1.29 241	4.00 224	4.42 242	0.41 247	0.19 167	1.28 205	3.03 222	5.77 264	5.27 240

HI	2.47 229	0.35 131	2.58 276	0.48 203	0.84 236	0.14 162	0.17 202	3.76 278	0.77 206	3.03 265	8.81 314	2.75 219	0.81 227	1.26 293	2.61 143	3.41 259	1.42 243	0.49 170	7.28 232	1.29 241	4.00 224	4.42 242	0.41 247	0.19 167	1.28 205	3.03 222	5.77 264	5.27 240

AIO_rvc	0.29 69	0.29 113	0.34 105	0.03 47	0.02 28	0.14 162	0.10 184	0.02 39	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.18 54	0.09 78	0.01 53	1.58 76	1.03 85	0.04 39	0.18 97	1.71 125	0.04 36	0.56 79	0.92 94	0.14 193	0.01 24	0.13 114	0.03 64	0.13 50	0.01 51

AIO_test	0.35 77	0.45 150	0.42 148	0.03 47	0.02 28	0.14 162	0.23 214	0.12 88	0.04 45	0.00 1	0.00 1	0.19 67	0.09 78	0.00 1	1.60 79	1.26 115	0.06 55	0.08 65	0.80 83	0.06 48	1.12 116	1.01 100	0.18 207	0.01 24	0.19 132	0.45 144	0.99 93	0.01 51

iinet-f	1.47 189	1.20 247	0.32 89	0.82 222	0.13 91	0.14 162	0.10 184	0.42 120	0.21 142	1.93 233	4.19 266	0.19 67	0.21 125	0.08 165	5.12 267	2.54 218	0.23 101	0.30 127	7.71 237	1.00 223	1.95 164	4.30 236	0.21 214	0.17 162	1.25 203	0.16 110	4.11 220	0.62 156

RAFT_CTSACE	0.59 106	0.80 206	0.45 154	0.25 132	0.07 66	0.14 162	0.00 1	2.03 191	0.06 67	0.00 1	0.12 125	0.44 128	0.46 175	0.01 53	1.58 76	1.08 90	0.15 81	0.12 77	0.57 71	0.08 62	0.74 97	2.54 172	0.00 1	0.04 67	0.24 139	0.00 1	3.77 195	0.04 76

DLCB_ROB	0.92 148	0.72 201	0.64 185	0.43 197	0.42 201	0.14 162	0.18 205	0.43 123	0.28 151	0.85 176	0.53 173	1.12 185	0.72 215	0.07 151	2.16 110	1.12 97	0.88 197	0.26 113	0.69 78	0.20 108	1.35 132	1.53 122	0.49 259	0.28 207	4.11 276	2.41 215	2.04 120	0.78 162

LG-Stereo_L1	0.34 76	0.26 101	0.01 13	0.04 59	0.20 131	0.15 171	0.01 81	0.07 78	0.07 74	0.00 1	0.63 193	0.36 114	0.36 157	0.03 105	1.74 88	1.40 131	0.13 78	0.15 88	1.16 102	0.19 100	0.59 83	1.07 103	0.04 133	0.04 67	0.27 141	0.02 54	0.20 56	0.09 93

GREAT-IGEV	0.14 31	0.06 39	0.30 84	0.02 33	0.01 16	0.15 171	0.00 1	0.02 39	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.17 45	0.06 61	0.00 1	0.77 33	0.57 41	0.02 19	0.05 41	0.19 41	0.26 130	0.16 38	0.39 53	0.02 100	0.03 56	0.02 37	0.00 1	0.60 80	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DLNR_Zeroshot_test	22.90 336	78.82 368	7.01 314	99.97 369	0.31 176	0.15 171	98.85 368	3.30 266	0.54 181	3.17 273	2.43 243	5.81 257	0.93 240	21.74 334	96.26 370	100.00 373	24.75 345	22.56 355	22.80 313	1.79 263	8.42 319	6.44 300	0.04 133	0.30 212	2.39 242	4.03 245	2.05 121	3.31 220

sCroCo_RVC	1.75 207	0.23 98	0.32 89	0.06 79	0.17 119	0.15 171	0.01 81	0.81 143	1.74 265	1.93 233	0.47 171	1.08 180	0.82 229	0.09 175	3.32 193	4.94 296	2.31 267	1.73 280	5.18 211	2.00 274	5.82 279	5.83 281	0.10 172	0.26 188	0.59 175	1.60 194	4.43 228	1.17 181

DMCA-RVC	0.65 115	0.42 144	0.43 149	0.31 160	0.58 216	0.15 171	0.44 225	0.29 108	1.57 259	1.31 210	0.35 158	0.55 148	0.13 92	0.11 189	2.54 137	1.10 93	0.51 148	0.46 162	0.84 86	0.36 150	0.76 98	0.83 86	0.19 209	0.14 147	0.11 103	0.06 78	2.59 134	0.52 147

GEAStereo	0.16 37	0.06 39	0.32 89	0.03 47	0.03 41	0.16 176	0.00 1	0.03 54	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.23 79	0.01 9	0.01 53	0.92 43	0.51 34	0.05 45	0.07 59	0.51 66	0.13 79	0.27 51	0.48 58	0.00 1	0.04 67	0.18 129	0.00 1	0.21 57	0.00 1

gasm-f	0.16 37	0.06 39	0.32 89	0.03 47	0.03 41	0.16 176	0.00 1	0.03 54	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.23 79	0.01 9	0.01 53	0.92 43	0.51 34	0.05 45	0.07 59	0.51 66	0.13 79	0.27 51	0.48 58	0.00 1	0.04 67	0.18 129	0.00 1	0.21 57	0.00 1

AdaDepth	0.19 49	0.25 100	0.07 39	0.01 15	0.01 16	0.16 176	0.00 1	0.01 14	0.05 58	0.00 1	0.00 1	0.18 54	0.01 9	0.01 53	0.98 45	1.10 93	0.06 55	0.05 41	1.07 97	0.07 54	0.30 56	0.30 43	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.04 67	0.29 68	0.00 1

LG-G_1	0.31 72	0.28 108	0.35 112	0.18 107	0.20 131	0.16 176	0.00 1	0.05 71	0.07 74	0.01 89	0.61 187	0.16 38	0.25 136	0.02 85	1.68 83	1.11 95	0.12 73	0.26 113	0.54 68	0.21 111	0.66 89	1.16 108	0.01 77	0.07 92	0.05 73	0.01 27	0.22 60	0.01 51

LG-G	0.31 72	0.28 108	0.35 112	0.18 107	0.20 131	0.16 176	0.00 1	0.05 71	0.07 74	0.01 89	0.61 187	0.16 38	0.25 136	0.02 85	1.68 83	1.11 95	0.12 73	0.26 113	0.54 68	0.21 111	0.66 89	1.16 108	0.01 77	0.07 92	0.05 73	0.01 27	0.22 60	0.01 51

LGtest1	0.40 82	0.06 39	0.35 112	0.03 47	0.13 91	0.16 176	0.01 81	0.08 82	0.13 109	0.04 103	0.89 203	0.20 72	0.15 104	0.00 1	1.69 86	1.30 120	0.18 90	0.29 124	0.66 77	0.23 118	0.52 76	3.25 197	0.05 146	0.08 111	0.04 66	0.02 54	0.22 60	0.01 51

HUF	0.45 90	0.14 69	0.59 170	0.03 47	0.10 79	0.16 176	0.01 81	0.33 111	0.05 58	0.00 1	0.01 96	0.20 72	0.26 139	0.00 1	2.26 115	2.24 206	0.21 97	0.24 107	2.24 137	0.12 76	1.54 147	1.02 101	0.08 162	0.03 56	0.12 107	0.02 54	0.25 65	0.01 51

GIP-stereo	0.18 42	0.05 28	0.13 51	0.02 33	0.03 41	0.16 176	0.02 115	0.06 73	0.03 33	0.00 1	0.26 146	0.31 100	0.05 49	0.01 53	1.03 48	0.57 41	0.06 55	0.01 25	0.26 48	0.29 140	0.38 62	0.81 84	0.07 160	0.02 44	0.03 52	0.09 92	0.21 57	0.00 1

Occ-G	0.22 60	0.10 57	0.23 70	0.04 59	0.10 79	0.16 176	0.00 1	0.04 65	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.13 32	0.01 9	0.00 1	1.13 54	0.76 61	0.05 45	0.15 88	0.80 83	0.01 8	0.71 93	0.74 83	0.00 1	0.03 56	0.03 52	0.01 27	0.71 84	0.01 51

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 97	0.58 174	0.31 86	0.07 88	0.14 96	0.16 176	0.00 1	0.11 86	0.18 129	0.04 103	0.54 176	0.47 134	0.42 167	0.02 85	1.77 89	1.93 184	0.27 113	0.46 162	1.01 94	0.27 136	2.04 166	2.17 148	0.09 166	0.07 92	0.02 37	0.16 110	1.26 100	0.07 90

LG-Stereo_L2	0.35 77	0.34 130	0.02 20	0.03 47	0.20 131	0.17 186	0.01 81	0.07 78	0.07 74	0.00 1	0.62 190	0.42 125	0.35 152	0.03 105	1.72 87	1.42 132	0.17 88	0.15 88	0.95 91	0.17 91	0.66 89	1.10 105	0.04 133	0.04 67	0.26 140	0.05 69	0.19 54	0.08 91

MLG-Stereo_test3	0.31 72	0.05 28	0.34 105	0.11 98	0.15 102	0.17 186	0.01 81	0.06 73	0.04 45	1.15 195	0.00 1	0.18 54	0.08 67	0.01 53	1.50 70	0.89 72	0.04 39	0.17 94	1.19 106	0.08 62	0.57 80	0.82 85	0.02 100	0.05 76	0.03 52	0.02 54	0.75 86	0.01 51

MLG-Stereo_test1	0.09 18	0.05 28	0.01 13	0.01 15	0.00 1	0.17 186	0.00 1	0.02 39	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.05 49	0.00 1	0.75 31	0.56 40	0.03 29	0.04 36	0.17 37	0.03 25	0.10 23	0.31 45	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 27	0.07 34	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 15	0.06 39	0.01 13	0.01 15	0.00 1	0.17 186	0.00 1	0.02 39	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.08 12	0.05 49	0.00 1	0.80 36	0.60 46	0.02 19	0.04 36	0.15 34	0.03 25	0.08 18	0.05 21	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 27	0.07 34	0.00 1

LL-Strereo2	0.61 110	0.22 95	0.36 123	0.09 94	0.10 79	0.17 186	0.01 81	2.25 200	0.18 129	0.00 1	0.00 1	0.21 76	0.04 40	0.21 226	1.68 83	1.32 121	0.05 45	0.12 77	2.34 146	0.39 154	1.51 144	2.98 187	0.00 1	0.08 111	0.43 164	0.01 27	1.44 106	0.31 129

GSStereo	0.16 37	0.11 62	0.35 112	0.02 33	0.02 28	0.18 191	0.01 81	0.01 14	0.02 22	0.00 1	0.05 113	0.20 72	0.03 28	0.00 1	0.84 38	0.66 52	0.07 60	0.07 59	0.37 57	0.12 76	0.41 64	0.35 49	0.00 1	0.01 24	0.17 126	0.05 69	0.10 41	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 54	0.14 69	0.04 33	0.01 15	0.05 56	0.18 191	0.00 1	0.02 39	0.03 33	0.00 1	0.67 194	0.18 54	0.01 9	0.00 1	1.27 59	0.71 56	0.03 29	0.16 92	1.04 96	0.05 42	0.27 51	0.40 55	0.00 1	0.01 24	0.04 66	0.00 1	0.09 40	0.00 1

MSKI-zero shot	3.19 254	0.59 176	1.39 241	0.19 111	0.37 195	0.18 191	0.03 137	3.19 259	0.96 229	0.82 174	4.84 276	3.83 227	0.60 202	0.03 105	3.33 194	5.29 305	1.15 227	0.81 220	11.77 280	1.76 262	6.55 292	5.98 292	0.22 222	0.32 216	4.41 280	12.05 317	7.79 293	7.75 264

RALAANet	0.92 148	0.35 131	0.48 157	0.36 180	0.24 149	0.18 191	0.02 115	1.89 185	0.19 132	0.51 154	0.01 96	0.26 86	0.25 136	0.06 146	2.32 121	1.73 167	0.35 125	0.69 199	3.14 173	0.55 190	2.51 185	2.39 162	0.01 77	0.26 188	0.37 154	1.12 184	4.01 213	0.53 149

FADNet-RVC-Resample	1.60 202	0.67 195	0.97 216	0.50 206	0.64 221	0.18 191	1.05 244	1.27 156	0.83 215	0.96 183	0.97 205	5.23 252	0.42 167	1.02 283	4.81 257	1.68 162	1.05 218	1.96 290	3.78 196	1.06 227	1.52 145	2.28 158	0.21 214	1.35 272	0.55 171	3.16 227	2.13 123	2.92 216

NCCL2	2.12 217	2.27 276	1.29 234	1.28 240	1.85 271	0.18 191	0.77 237	1.24 154	1.25 248	1.62 224	2.71 248	1.06 179	0.51 187	0.31 244	4.40 232	2.33 213	1.57 248	0.62 194	2.35 148	0.68 203	2.68 189	4.29 235	1.52 296	1.06 264	4.65 284	4.17 247	4.04 215	6.58 257

castereo	1.20 170	0.33 128	0.83 205	0.07 88	0.25 151	0.19 197	0.01 81	0.36 116	0.52 178	0.14 118	0.19 141	1.09 182	0.49 182	0.04 124	2.66 145	2.91 232	1.04 216	0.60 190	4.65 206	0.52 186	4.93 262	4.40 239	0.11 179	0.15 152	1.13 197	2.05 206	1.19 96	1.47 187

cross-raft	2.33 223	0.70 197	1.33 237	0.40 190	0.61 218	0.19 197	0.08 177	3.13 256	0.71 203	0.78 170	1.62 228	1.09 182	0.70 214	0.17 210	3.66 209	4.78 288	0.99 213	0.55 181	10.72 274	1.52 252	6.33 287	5.61 276	0.30 231	0.24 179	2.56 249	4.68 259	4.44 229	5.06 237

MSMDNet	2.28 221	0.62 186	1.27 233	0.37 182	0.30 174	0.19 197	0.07 169	3.15 257	0.68 199	1.01 186	0.97 205	1.10 184	2.40 263	0.17 210	3.93 215	5.26 304	1.11 225	0.55 181	10.21 269	2.94 292	6.12 284	5.76 279	0.31 235	0.26 188	2.47 243	4.23 248	3.01 146	3.18 218

UCFNet_RVC	1.13 167	2.65 282	0.57 166	0.57 210	0.74 228	0.19 197	0.01 81	0.28 107	0.22 143	0.95 181	0.39 160	2.41 215	0.89 237	0.06 146	2.99 172	1.18 107	0.50 145	0.49 170	2.19 135	0.44 172	1.50 143	1.54 125	1.06 288	0.19 167	1.43 218	1.73 199	1.86 119	3.39 223

RAFT-Test	2.40 225	0.62 186	1.45 244	1.07 235	0.41 200	0.21 201	0.21 210	3.19 259	0.77 206	1.05 189	3.09 254	0.94 176	0.92 239	0.17 210	3.47 199	5.18 302	0.97 211	0.56 183	10.36 271	1.38 246	6.37 288	5.29 260	0.38 245	0.25 184	2.80 257	4.66 258	4.56 235	4.51 229

dd	0.93 150	0.46 154	0.32 89	1.70 253	0.04 51	0.21 201	0.11 191	0.46 127	0.06 67	0.11 113	0.01 96	1.91 205	0.06 61	0.16 205	4.29 227	0.96 79	0.81 192	0.34 139	5.67 213	0.37 151	0.58 82	0.68 78	0.15 196	0.26 188	0.07 82	0.09 92	3.26 162	1.96 200

APVNet	1.14 169	1.04 234	0.20 58	0.33 163	0.37 195	0.21 201	0.36 222	0.34 112	0.39 165	0.95 181	0.44 167	0.71 165	0.15 104	0.15 203	3.51 200	2.84 228	1.63 252	0.93 235	4.54 204	0.69 204	1.89 162	4.06 224	0.02 100	0.53 248	0.10 99	0.38 138	3.20 159	0.95 170

test-1	2.99 246	0.26 101	1.52 249	0.33 163	0.21 136	0.22 204	0.38 223	3.16 258	0.85 220	3.36 277	4.21 268	5.45 253	0.78 224	0.20 221	4.02 218	4.67 286	1.40 242	1.31 260	10.46 272	1.58 253	5.30 273	7.01 310	0.04 133	0.34 223	2.98 262	6.37 284	5.39 257	8.95 273

castereo++	1.13 167	0.49 157	0.33 99	0.05 68	0.21 136	0.23 205	0.00 1	0.42 120	0.44 169	0.20 123	0.17 136	1.13 188	0.41 165	0.07 151	2.01 98	2.66 222	1.01 214	0.52 177	2.80 167	0.52 186	4.60 244	4.06 224	0.30 231	0.15 152	0.98 192	1.06 181	3.70 187	1.89 196

model_zeroshot	3.10 251	0.46 154	1.69 256	1.87 260	0.56 215	0.23 205	0.00 1	3.03 251	0.44 169	2.48 246	3.95 264	4.58 240	0.55 193	0.15 203	5.31 269	4.57 281	1.45 245	0.88 226	14.88 287	1.15 234	5.62 277	5.52 273	0.03 123	0.19 167	3.71 270	6.21 281	5.26 255	8.89 272

AnonymousM	1.53 191	0.20 87	0.39 135	0.05 68	0.04 51	0.25 207	0.01 81	2.74 238	0.57 188	0.35 142	1.45 221	0.55 148	0.53 190	0.22 233	2.76 149	2.91 232	0.98 212	1.05 245	2.00 131	1.32 244	3.73 220	3.49 205	0.20 212	0.28 207	0.13 114	0.28 127	5.87 266	9.03 274

GES	1.43 185	0.28 108	0.41 146	0.57 210	0.37 195	0.27 208	0.07 169	2.06 195	0.93 225	1.20 203	0.58 182	0.39 120	0.23 133	0.02 85	4.91 260	2.49 216	0.91 200	0.66 198	9.59 263	1.37 245	2.97 197	2.53 171	0.16 201	0.41 233	0.20 134	0.17 114	2.57 131	2.20 207

YMNet	0.66 118	0.39 141	0.02 20	0.20 112	0.25 151	0.34 209	2.55 278	0.36 116	0.06 67	1.11 192	0.00 1	0.39 120	2.89 271	0.01 53	2.52 136	2.02 191	0.52 149	0.46 162	0.50 64	0.21 111	0.27 51	1.21 110	0.00 1	0.10 126	0.33 147	0.05 69	0.62 81	0.39 138

XX-Stereo	3.48 258	0.50 159	1.80 261	1.21 239	0.27 162	0.34 209	0.44 225	1.47 162	0.41 166	2.51 247	6.92 297	4.97 244	1.06 246	0.12 192	3.21 182	5.22 303	0.96 208	0.80 218	6.95 229	0.80 214	4.33 239	4.04 223	0.21 214	0.27 196	26.57 339	3.75 239	5.08 252	9.77 279

DeepPruner_ROB	1.57 198	0.37 137	0.71 194	0.50 206	0.55 214	0.37 211	1.60 260	1.74 170	0.84 216	1.37 216	2.40 240	0.49 137	0.51 187	0.10 185	5.38 272	2.16 202	1.10 224	1.08 249	2.28 144	0.40 155	4.83 257	3.42 201	0.66 275	0.34 223	0.57 173	5.04 265	3.07 148	0.53 149

RP	1.29 177	1.06 237	2.32 273	0.84 223	1.16 244	0.39 212	1.53 257	1.89 185	1.68 262	0.29 134	2.21 238	2.25 211	0.13 92	0.40 253	3.31 192	1.07 88	0.61 159	0.05 41	1.61 122	0.40 155	0.65 87	3.05 191	0.11 179	0.29 209	0.29 142	0.92 175	4.24 223	2.04 202

NVstereo2D	0.83 133	0.43 145	0.07 39	0.23 124	0.36 193	0.41 213	0.08 177	1.61 167	0.59 191	0.84 175	1.11 213	0.36 114	0.21 125	0.07 151	5.88 284	2.16 202	0.62 161	0.45 161	1.50 117	0.19 100	1.20 121	0.94 96	0.02 100	0.32 216	1.30 209	0.24 123	0.95 91	0.24 121

gcap_with_dpt	1.98 213	2.82 286	0.34 105	3.84 281	0.34 189	0.43 214	0.00 1	1.75 171	0.38 161	0.61 160	0.26 146	6.30 264	0.72 215	0.05 133	2.57 140	3.48 263	1.28 232	1.57 273	5.70 215	0.62 198	4.29 236	4.24 232	0.02 100	0.13 142	1.15 198	1.10 182	4.26 224	5.18 238

GCAP-BAT	1.98 213	2.82 286	0.34 105	3.84 281	0.34 189	0.43 214	0.00 1	1.75 171	0.38 161	0.61 160	0.26 146	6.30 264	0.72 215	0.05 133	2.57 140	3.48 263	1.28 232	1.57 273	5.70 215	0.62 198	4.29 236	4.24 232	0.02 100	0.13 142	1.15 198	1.10 182	4.26 224	5.18 238

anonymity	3.65 262	0.66 193	5.99 311	1.34 243	0.51 207	0.44 216	0.11 191	3.79 280	0.79 212	2.66 251	18.15 342	3.83 227	0.89 237	0.26 239	3.21 182	5.09 300	0.93 205	0.53 178	7.76 240	1.11 232	4.31 238	5.87 283	0.28 229	0.42 238	4.98 289	9.60 310	5.40 258	9.75 278

ICVP	1.32 178	0.22 95	1.47 245	0.40 190	0.35 192	0.44 216	0.10 184	1.27 156	0.65 196	1.74 228	1.26 219	0.66 159	1.37 254	0.24 236	2.88 158	2.65 221	1.33 239	0.99 241	2.36 149	0.91 220	2.59 186	4.11 227	0.10 172	0.36 227	0.57 173	2.21 211	2.92 141	1.59 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CASS	2.68 237	1.05 235	1.93 266	2.07 265	0.98 238	0.45 218	2.15 271	2.82 244	1.03 237	1.83 231	3.58 259	1.38 197	0.53 190	0.02 85	4.01 217	3.03 241	4.89 300	1.34 261	9.14 257	1.47 248	7.05 303	6.20 296	0.03 123	0.27 196	2.76 255	2.80 221	4.30 226	5.36 242
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
sAnonymous2	1.54 194	0.26 101	0.15 52	0.10 96	0.17 119	0.48 219	0.00 1	1.87 183	0.97 230	0.22 125	0.41 161	1.12 185	0.82 229	0.08 165	4.07 219	3.86 268	1.31 235	1.19 256	7.54 234	0.72 207	4.00 224	4.87 254	0.03 123	0.29 209	0.14 119	2.16 209	2.37 127	2.45 212

CroCo_RVC	1.54 194	0.26 101	0.15 52	0.10 96	0.17 119	0.48 219	0.00 1	1.87 183	0.97 230	0.22 125	0.41 161	1.12 185	0.82 229	0.08 165	4.07 219	3.86 268	1.31 235	1.19 256	7.54 234	0.72 207	4.00 224	4.87 254	0.03 123	0.29 209	0.14 119	2.16 209	2.37 127	2.45 212

Anonymous3	3.16 253	0.55 169	0.79 202	0.09 94	1.10 241	0.50 221	0.03 137	3.52 272	1.26 249	1.12 193	0.84 202	10.62 282	1.31 252	0.36 250	7.37 300	6.90 323	3.59 283	3.15 307	10.88 276	2.20 278	6.83 299	9.50 331	0.31 235	0.37 230	1.43 218	3.45 234	5.32 256	1.91 197

EKT-Stereo	2.55 233	0.72 201	1.73 258	0.49 205	0.32 181	0.51 222	1.72 261	3.38 267	1.00 233	1.96 236	2.80 249	1.33 194	0.76 222	0.10 185	4.55 241	5.93 313	1.26 231	3.18 308	8.70 248	2.73 287	6.75 296	5.86 282	0.10 172	0.26 188	3.99 273	1.81 201	5.40 258	1.62 193

DISCO	0.79 129	0.95 227	0.31 86	0.06 79	0.33 186	0.51 222	0.44 225	0.23 102	0.32 156	1.75 229	0.59 183	0.38 117	0.29 143	0.04 124	2.98 170	1.36 126	0.96 208	0.29 124	3.24 181	0.53 188	0.79 100	1.45 116	0.10 172	0.07 92	0.12 107	0.29 128	2.76 136	0.31 129

TANstereo	1.57 198	1.38 250	0.48 157	0.26 139	0.29 169	0.52 224	0.05 154	0.51 131	0.47 172	0.27 132	0.62 190	0.32 103	0.20 122	1.08 288	3.59 202	2.81 226	0.79 186	1.63 278	8.83 250	3.01 294	3.50 212	2.89 180	3.03 309	0.10 126	0.04 66	0.69 159	4.96 249	0.05 81

XX-TBD	1.57 198	1.38 250	0.48 157	0.26 139	0.29 169	0.52 224	0.05 154	0.51 131	0.47 172	0.27 132	0.62 190	0.32 103	0.20 122	1.08 288	3.59 202	2.81 226	0.79 186	1.63 278	8.83 250	3.01 294	3.50 212	2.89 180	3.03 309	0.10 126	0.04 66	0.69 159	4.96 249	0.05 81

HSM-Net_RVC	2.86 242	1.24 248	1.50 247	2.55 269	1.72 264	0.57 226	0.17 202	3.55 273	1.14 241	3.50 285	6.32 292	7.94 270	2.93 272	0.05 133	3.38 195	2.12 198	1.28 232	0.26 113	3.24 181	1.24 238	3.66 217	3.76 208	0.61 269	2.64 292	4.43 281	6.27 283	5.76 263	5.47 246
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
pcwnet_v2	1.73 205	0.62 186	0.78 201	0.73 219	1.15 243	0.59 227	0.23 214	1.77 174	0.68 199	3.36 277	1.85 236	1.23 192	1.01 242	1.61 303	5.43 274	2.08 195	0.92 202	0.62 194	4.07 198	0.37 151	1.82 159	2.39 162	1.01 285	0.41 233	1.32 210	2.11 207	3.98 211	4.53 231

NaN_ROB	3.01 248	1.16 245	1.13 222	0.86 227	3.03 287	0.59 227	0.75 235	3.25 262	2.58 279	0.98 185	1.32 220	21.10 302	0.59 197	1.15 291	4.15 221	1.58 147	0.80 189	0.70 200	2.38 152	1.30 243	1.52 145	2.15 146	0.46 257	1.07 266	2.50 246	6.25 282	4.54 234	13.27 292

SACVNet	1.43 185	0.80 206	0.85 207	0.58 212	1.31 253	0.63 229	0.62 232	2.60 229	0.52 178	1.33 212	0.02 106	0.74 169	0.32 147	0.34 249	2.78 150	2.11 197	1.38 241	0.39 148	4.62 205	0.70 205	2.37 178	3.83 210	0.05 146	0.42 238	1.29 208	1.64 196	3.74 189	2.62 214

HH	2.94 243	0.45 150	4.88 299	0.58 212	0.51 207	0.73 230	1.38 254	3.25 262	0.84 216	2.85 260	0.60 185	5.15 248	0.82 229	0.19 216	3.29 190	6.00 315	0.67 169	0.89 228	9.52 261	1.83 265	7.59 311	5.88 284	0.41 247	0.27 196	3.12 264	5.47 275	5.66 260	6.52 255

HanStereo	2.94 243	0.45 150	4.88 299	0.58 212	0.51 207	0.73 230	1.38 254	3.25 262	0.84 216	2.85 260	0.60 185	5.15 248	0.82 229	0.19 216	3.29 190	6.00 315	0.67 169	0.89 228	9.52 261	1.83 265	7.59 311	5.88 284	0.41 247	0.27 196	3.12 264	5.47 275	5.66 260	6.52 255

NCC-stereo	1.86 208	1.63 259	1.33 237	0.95 231	1.22 249	0.80 232	2.29 273	2.62 231	2.93 282	0.34 138	2.87 252	2.16 208	1.17 247	0.21 226	3.63 204	1.13 98	0.63 164	0.96 239	2.79 165	0.75 209	0.98 110	2.96 185	0.36 243	0.32 216	2.31 240	4.50 254	3.69 184	4.78 233

Abc-Net	1.86 208	1.63 259	1.33 237	0.95 231	1.22 249	0.80 232	2.29 273	2.62 231	2.93 282	0.34 138	2.87 252	2.16 208	1.17 247	0.21 226	3.63 204	1.13 98	0.63 164	0.96 239	2.79 165	0.75 209	0.98 110	2.96 185	0.36 243	0.32 216	2.31 240	4.50 254	3.69 184	4.78 233
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GwcNet-ADL	3.21 255	2.99 290	3.34 285	3.11 273	2.07 278	0.82 234	0.12 193	2.95 249	0.67 198	3.84 296	7.51 301	7.80 269	1.22 249	0.20 221	3.79 213	4.73 287	2.11 262	0.73 207	7.81 242	2.53 284	3.21 206	3.69 207	0.22 222	1.53 276	2.17 235	4.84 260	4.00 212	8.77 271

EAI-Stereo	2.70 238	0.83 213	2.70 280	0.89 228	1.47 259	0.83 235	1.46 256	3.07 254	1.18 245	0.21 124	3.82 263	3.19 221	0.72 215	0.09 175	5.24 268	4.82 291	0.83 195	0.91 232	9.83 267	1.25 239	4.49 242	5.29 260	0.39 246	0.80 260	1.87 227	3.19 228	7.10 287	6.43 253

RTSC	2.56 234	0.89 220	1.50 247	0.47 202	0.76 230	0.87 236	2.29 273	1.56 166	1.91 269	2.12 239	2.86 251	1.23 192	0.97 241	1.03 285	7.27 299	3.36 256	4.68 298	1.74 281	7.73 238	1.11 232	3.95 223	5.39 267	0.21 214	1.11 267	0.40 158	0.95 176	4.56 235	8.26 267

PSMNet-ADL	3.15 252	0.80 206	1.49 246	1.54 247	1.63 261	0.88 237	0.30 219	2.50 219	1.91 269	4.43 306	8.13 308	4.06 229	6.80 290	0.07 151	4.23 223	5.16 301	1.83 257	0.91 232	11.85 281	1.86 268	4.02 229	4.02 221	0.70 277	0.51 245	1.61 221	4.33 251	8.01 294	1.36 184

GANet	0.29 69	0.56 171	0.39 135	0.27 143	0.11 86	0.88 237	0.14 199	0.27 105	0.06 67	0.02 96	0.28 150	1.85 204	0.04 40	0.03 105	0.62 28	0.39 22	0.37 132	0.14 87	0.24 47	0.01 8	0.20 42	0.05 21	0.06 155	0.02 44	0.06 79	0.01 27	0.48 76	0.16 112

AF-Net	1.11 164	0.51 160	0.87 208	0.34 169	0.78 231	0.89 239	1.87 265	2.40 206	1.15 242	0.48 151	0.68 195	3.66 224	0.16 113	0.27 241	2.44 129	0.98 81	0.35 125	0.01 25	1.60 120	0.40 155	0.50 72	2.58 173	0.05 146	0.08 111	0.66 181	0.45 144	3.47 173	2.34 209

Nwc_Net	1.11 164	0.51 160	0.87 208	0.34 169	0.78 231	0.89 239	1.87 265	2.40 206	1.15 242	0.48 151	0.68 195	3.66 224	0.16 113	0.27 241	2.44 129	0.98 81	0.35 125	0.01 25	1.60 120	0.40 155	0.50 72	2.58 173	0.05 146	0.08 111	0.66 181	0.45 144	3.47 173	2.34 209

ITSA-stereo	5.15 283	2.22 275	1.65 255	8.76 303	3.63 292	0.95 241	1.93 267	4.42 289	3.38 287	4.33 305	7.98 304	9.94 279	12.44 307	3.01 311	6.17 292	5.02 298	3.28 280	1.93 289	8.63 247	1.99 273	5.29 272	5.96 290	1.38 293	3.33 299	4.43 281	7.25 288	4.95 248	14.86 298

MLCV	2.45 228	0.61 180	0.81 203	2.48 268	1.21 248	0.95 241	0.50 229	3.57 274	0.61 193	3.75 291	4.26 270	5.13 247	3.34 276	0.06 146	4.63 247	1.78 171	1.32 238	0.86 224	10.05 268	1.09 229	2.30 172	3.92 213	0.29 230	2.16 286	1.87 227	3.06 224	4.01 213	1.40 185

FADNet_RVC	3.95 266	2.06 273	1.30 235	3.33 277	3.36 290	0.99 243	2.06 270	2.30 202	1.39 253	1.72 225	4.72 275	9.29 276	5.82 287	1.76 304	8.23 315	3.12 245	2.98 276	4.27 314	16.83 294	3.30 298	4.99 264	5.51 271	0.63 271	1.39 274	1.45 220	3.14 226	4.86 244	5.92 250

GANetREF_RVC	2.43 226	1.69 262	0.81 203	2.04 264	1.16 244	1.02 244	0.10 184	4.72 294	1.44 255	3.62 286	0.06 115	10.03 280	0.69 210	0.09 175	3.63 204	1.36 126	1.06 220	0.94 236	6.44 224	0.46 175	2.32 173	1.74 130	0.17 205	1.35 272	3.41 267	3.75 239	6.55 277	4.82 235
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
dad	4.05 268	0.87 218	0.28 80	10.24 307	1.70 263	1.03 245	12.23 318	12.58 324	0.11 100	3.46 284	0.00 1	1.93 206	3.59 278	0.19 216	4.92 261	1.26 115	1.60 249	0.53 178	14.05 286	0.63 200	2.73 190	1.88 132	0.16 201	0.71 257	5.78 296	0.19 115	17.00 322	9.60 277

XPNet_ROB	3.02 249	2.54 280	1.33 237	0.73 219	1.45 258	1.04 246	0.61 231	0.83 144	1.45 256	1.16 197	3.44 258	26.85 311	0.35 152	0.40 253	3.24 187	2.22 205	3.28 280	0.79 213	3.20 174	1.19 235	2.94 196	5.51 271	0.76 279	0.46 243	0.72 185	2.37 213	9.22 298	3.37 222

FCDSN-DC	1.58 201	0.84 214	2.05 267	1.66 251	1.43 257	1.08 247	0.99 241	0.72 140	0.44 169	1.18 199	0.31 155	1.45 199	0.49 182	0.07 151	6.05 290	1.96 185	2.13 263	1.97 291	1.16 102	0.44 172	2.39 180	2.62 175	0.49 259	3.18 295	1.72 224	3.24 229	1.34 102	1.27 183
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DAS	4.09 269	0.94 224	1.15 225	1.82 257	1.27 251	1.15 248	1.11 249	3.48 269	4.23 295	3.34 275	6.52 293	12.55 288	5.36 282	0.05 133	4.66 248	4.57 281	4.02 292	2.27 296	9.63 264	5.33 310	5.93 280	5.39 267	0.52 261	4.30 311	4.09 274	5.06 266	7.48 288	4.17 227

SepStereo	4.09 269	0.94 224	1.15 225	1.82 257	1.27 251	1.15 248	1.11 249	3.48 269	4.23 295	3.34 275	6.52 293	12.55 288	5.36 282	0.05 133	4.66 248	4.57 281	4.02 292	2.27 296	9.63 264	5.33 310	5.93 280	5.39 267	0.52 261	4.30 311	4.09 274	5.06 266	7.48 288	4.17 227

ADCP+	3.47 257	2.05 272	2.64 279	1.31 242	1.93 272	1.19 250	3.99 290	1.07 149	9.83 319	1.78 230	5.75 285	8.79 274	0.37 162	0.90 280	5.04 266	2.20 204	0.44 139	0.90 230	5.82 218	0.88 218	2.38 179	3.43 202	0.33 239	0.41 233	3.03 263	12.72 320	3.59 179	10.90 283

SFCPSM	5.40 285	2.86 288	1.19 229	1.84 259	1.39 255	1.34 251	0.49 228	2.34 205	4.85 302	3.12 269	8.16 309	15.40 294	22.08 320	1.04 286	5.77 281	4.60 284	2.35 268	1.58 276	22.71 312	7.33 318	4.45 240	4.53 244	0.62 270	1.97 284	4.29 278	4.05 246	5.75 262	9.77 279

gcap-zeroshot	3.09 250	0.51 160	3.99 292	1.67 252	0.29 169	1.36 252	1.37 253	3.29 265	0.65 196	2.77 254	4.48 273	6.22 262	0.69 210	0.09 175	3.93 215	4.80 289	0.92 202	0.78 211	16.30 292	2.38 282	5.15 269	5.77 280	1.31 291	0.26 188	2.97 261	4.91 263	4.58 237	2.00 201

GANet-ADL	2.26 220	0.51 160	1.82 263	0.99 233	0.99 239	1.45 253	0.29 218	2.00 189	1.01 234	3.12 269	3.40 256	1.38 197	0.33 149	0.03 105	5.34 270	3.89 270	2.23 264	0.79 213	7.70 236	1.85 267	3.10 201	4.63 248	0.18 207	0.43 240	1.38 216	3.47 235	4.81 242	3.97 226

SHD	4.34 276	1.02 231	2.50 275	1.71 254	1.33 254	1.46 254	2.01 268	4.90 295	4.30 298	2.63 249	4.99 279	4.39 239	9.41 300	0.58 265	8.20 313	4.81 290	4.43 296	2.44 301	13.01 283	2.95 293	5.61 276	6.88 308	0.30 231	3.26 296	4.11 276	5.16 269	3.88 203	10.98 285

DF	2.38 224	1.07 238	1.21 230	1.49 246	0.27 162	1.58 255	0.00 1	2.88 247	0.70 202	0.22 125	0.53 173	6.05 261	0.59 197	0.09 175	2.92 163	3.90 271	0.89 198	0.88 226	13.48 285	0.77 211	4.47 241	4.10 226	0.24 225	0.32 216	1.23 202	3.86 244	6.04 269	4.60 232

GEStereo_RVC	2.30 222	0.85 216	0.97 216	1.05 234	0.71 227	1.61 256	1.09 247	2.72 236	0.56 187	0.78 170	0.41 161	2.40 213	0.28 141	0.06 146	4.81 257	4.48 277	1.79 254	2.17 293	8.91 254	1.90 270	3.58 214	7.25 313	0.52 261	0.92 262	0.41 160	0.85 174	4.47 231	6.48 254

CSAN	4.46 277	2.36 279	1.57 251	3.12 274	3.32 289	1.64 257	0.76 236	4.59 290	4.37 299	3.80 293	2.84 250	17.58 299	10.47 303	0.96 282	4.80 256	1.75 169	2.06 261	1.16 254	5.69 214	2.34 281	2.93 195	2.40 165	0.43 253	2.56 290	4.64 283	11.45 316	7.53 291	13.44 294

stereogan	1.89 211	2.00 270	1.17 228	1.47 245	2.05 277	1.72 258	0.87 239	1.84 180	1.11 239	1.36 215	1.51 223	5.81 257	0.48 180	0.32 247	3.87 214	1.69 164	0.80 189	0.39 148	3.96 197	0.78 212	1.23 126	4.02 221	0.26 228	0.51 245	0.30 144	1.30 188	6.30 274	3.84 225

PS-NSSS	1.54 194	3.12 291	0.33 99	3.03 272	0.83 235	1.73 259	0.70 234	0.39 119	0.15 116	0.39 145	0.00 1	11.06 283	1.04 245	0.41 255	2.13 107	0.79 63	0.47 142	0.26 113	4.17 199	0.14 81	0.90 106	0.37 51	2.44 301	0.06 85	0.99 193	0.74 166	3.17 157	1.82 195

RGC	2.44 227	1.98 269	4.87 298	1.54 247	1.65 262	1.74 260	1.05 244	2.02 190	1.43 254	0.88 179	4.42 272	2.52 217	2.42 266	0.58 265	4.33 229	1.63 153	0.91 200	0.48 167	4.28 201	1.08 228	1.94 163	4.01 220	0.15 196	0.72 259	2.19 236	5.22 270	4.90 246	6.96 258

DeepPrunerF	2.66 236	1.67 261	0.33 99	3.58 279	9.30 317	1.76 261	3.48 288	0.68 138	3.29 285	0.71 168	1.59 226	0.37 116	0.27 140	0.13 198	5.94 285	3.42 261	1.03 215	0.54 180	4.47 202	0.65 202	2.02 165	2.06 144	0.56 267	0.31 213	15.21 324	3.30 232	3.74 189	1.47 187

PWC_ROB	7.15 297	1.85 263	5.57 306	0.85 226	1.17 246	1.95 262	4.77 298	2.56 226	17.27 336	3.83 295	7.66 302	4.97 244	39.20 341	0.81 278	8.35 316	4.96 297	6.51 308	4.27 314	15.99 290	4.39 302	7.48 310	7.59 318	0.53 264	4.79 316	2.74 254	2.63 220	7.01 285	23.26 321

DDVS	5.40 285	1.51 255	2.25 269	1.64 250	2.80 284	1.96 263	1.03 242	5.91 305	4.10 294	3.96 298	19.83 346	26.29 310	6.82 291	1.57 302	5.77 281	6.90 323	2.58 272	1.92 288	10.46 272	4.59 304	6.02 283	7.39 314	0.30 231	1.40 275	1.41 217	3.29 230	6.10 270	8.11 266

ADCRef	2.96 245	2.78 285	1.02 218	0.70 218	2.21 279	1.96 263	2.42 276	0.96 147	6.10 303	1.94 235	1.15 214	1.08 180	0.74 221	1.32 296	6.01 287	3.38 257	1.34 240	1.15 253	8.41 245	2.09 276	2.59 186	3.60 206	1.88 298	0.71 257	2.81 258	8.00 297	3.42 170	10.24 282

IGEV-FE	3.61 260	0.78 204	7.78 320	6.84 294	0.32 181	2.04 265	1.79 263	3.97 282	0.92 223	2.19 243	6.01 288	4.62 242	1.01 242	0.08 165	3.44 197	5.72 309	0.73 181	0.60 190	9.23 258	1.50 250	7.13 306	6.47 302	0.31 235	0.27 196	5.03 291	5.44 273	5.97 268	7.38 260

IGEV_Zeroshot_test	3.61 260	0.78 204	7.78 320	6.84 294	0.33 186	2.04 265	1.78 262	3.97 282	0.92 223	2.12 239	6.05 290	4.60 241	1.01 242	0.08 165	3.44 197	5.73 310	0.76 184	0.61 192	9.25 259	1.49 249	7.12 305	6.47 302	0.31 235	0.27 196	5.02 290	5.44 273	5.95 267	7.38 260

CBMV	5.52 287	3.65 297	1.32 236	3.46 278	2.86 286	2.04 265	0.41 224	3.64 275	2.63 281	4.09 300	2.36 239	14.13 292	3.70 280	0.57 262	7.16 298	6.19 318	4.26 294	2.36 300	8.76 249	1.44 247	6.43 289	4.53 244	0.54 265	5.62 319	4.85 287	6.08 280	19.41 325	26.62 328
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	4.04 267	4.73 306	1.42 242	1.16 237	1.93 272	2.17 268	1.04 243	1.80 177	2.48 277	2.74 252	5.87 286	33.34 318	0.69 210	0.78 276	6.02 288	2.33 213	3.21 279	1.82 284	3.66 193	1.88 269	3.40 211	4.99 257	0.34 241	1.03 263	1.91 230	3.61 236	8.50 296	6.20 252

NOSS_ROB	2.78 239	3.78 298	0.39 135	2.02 263	1.58 260	2.36 269	0.00 1	2.66 234	1.54 257	3.63 287	1.79 233	2.55 218	3.51 277	0.83 279	5.82 283	5.57 308	2.69 273	1.83 285	2.63 160	0.91 220	4.62 245	4.13 228	0.42 252	2.58 291	2.29 238	4.46 253	7.67 292	2.88 215

SGM-Forest	2.81 240	2.03 271	0.36 123	6.32 293	1.79 269	2.66 270	0.02 115	1.42 161	0.77 206	2.52 248	0.96 204	6.57 267	5.74 285	0.31 244	4.36 230	2.94 236	0.61 159	0.33 137	3.08 172	0.47 180	2.46 184	2.73 178	0.84 281	0.45 242	3.66 269	3.74 238	11.30 308	7.44 262
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ETE_ROB	4.62 278	4.04 300	1.52 249	1.14 236	2.02 275	2.70 271	1.28 252	1.50 163	4.25 297	1.89 232	5.88 287	37.95 325	0.84 235	1.42 300	4.94 262	2.66 222	3.81 289	0.95 237	4.84 208	1.63 257	4.01 228	5.32 263	0.67 276	1.14 268	2.03 234	3.84 242	15.25 319	7.23 259

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 303	1.51 255	5.87 309	4.30 286	3.26 288	2.82 272	6.81 305	3.68 276	3.59 291	4.81 311	10.18 322	66.20 355	11.63 304	7.70 326	5.97 286	5.06 299	4.49 297	5.33 323	18.36 299	2.64 286	7.91 313	8.42 325	0.92 283	3.39 301	4.34 279	8.02 298	6.20 272	15.61 301

ADCPNet	6.67 294	1.97 266	3.86 291	2.75 271	6.19 309	3.07 273	7.60 310	5.21 301	8.03 312	3.82 294	7.92 303	5.17 250	13.78 311	2.98 310	8.10 310	6.12 317	4.35 295	2.04 292	18.50 300	4.74 307	7.04 302	7.43 315	2.98 308	1.91 281	8.96 312	14.04 325	7.02 286	14.47 297

ADCL	3.91 265	3.61 296	2.28 271	1.76 255	1.76 268	3.09 274	4.16 291	1.98 188	13.71 326	2.81 257	5.14 280	2.47 216	0.65 206	1.10 290	5.38 272	2.55 219	2.02 260	2.20 294	6.41 223	2.08 275	4.87 260	4.20 230	1.40 294	1.06 264	6.69 302	6.60 285	4.33 227	11.16 286

ccs_rob	4.75 279	1.46 252	2.39 274	1.96 262	0.68 223	3.13 275	1.58 259	4.94 297	1.36 252	4.31 304	15.82 337	28.46 312	8.43 295	0.38 252	5.65 278	5.42 306	2.23 264	1.60 277	6.31 222	1.98 272	6.14 285	5.97 291	0.35 242	2.33 287	1.28 205	2.40 214	4.09 217	7.49 263

AnyNet_C32	5.68 291	1.96 265	2.91 281	1.78 256	2.71 283	3.17 276	5.76 301	4.31 287	12.56 321	3.07 267	7.17 299	4.22 238	1.70 255	2.19 306	8.22 314	5.98 314	5.69 304	4.43 317	12.45 282	2.93 291	9.72 325	8.57 326	1.84 297	3.46 302	6.24 300	9.82 312	6.26 273	14.21 295

SAMSARA	19.29 326	2.55 281	5.07 302	4.09 285	3.44 291	3.26 277	4.38 295	15.32 327	9.58 317	4.44 307	5.63 283	8.73 273	24.82 322	3.30 316	10.45 331	6.81 322	5.49 302	3.46 311	21.26 308	4.77 308	17.96 349	24.74 362	0.82 280	4.77 315	80.12 369	91.25 368	77.91 369	76.45 369

iRaft-Stereo_20w	4.18 272	1.14 242	8.05 323	7.32 297	1.81 270	3.33 278	1.55 258	3.45 268	1.28 251	3.63 287	7.12 298	3.54 223	1.33 253	0.11 189	4.16 222	4.85 292	0.93 205	0.61 192	9.28 260	1.22 237	5.08 265	5.56 275	0.43 253	0.53 248	3.85 271	8.64 303	11.20 307	12.91 291

XQC	4.76 280	3.14 292	1.63 254	3.31 276	3.69 293	3.46 279	2.94 282	6.02 306	3.05 284	2.64 250	5.51 282	5.67 254	7.46 293	1.41 298	8.02 307	4.65 285	3.59 283	1.49 271	10.75 275	2.91 288	4.96 263	6.67 304	0.41 247	1.91 281	7.13 307	10.47 315	11.17 306	4.51 229

HBP-ISP	3.70 263	3.49 294	4.13 293	4.77 287	2.41 280	3.60 280	0.12 193	4.11 285	1.26 249	3.39 280	4.22 269	4.64 243	0.54 192	1.76 304	8.63 318	8.11 333	1.56 247	1.34 261	2.61 158	1.51 251	5.14 268	6.84 307	0.56 267	1.55 277	2.53 247	5.06 266	10.57 304	5.37 243

RTS	5.53 288	1.46 252	0.94 212	0.90 229	1.73 265	4.08 281	4.63 296	2.53 222	3.41 288	2.79 255	1.70 230	8.18 271	1.27 250	0.72 272	7.83 304	4.87 293	7.37 313	2.34 298	18.33 297	2.92 289	4.78 248	5.88 284	1.04 286	1.31 270	6.74 303	22.88 344	6.66 280	22.00 317

RTSA	5.53 288	1.46 252	0.94 212	0.90 229	1.73 265	4.08 281	4.63 296	2.53 222	3.41 288	2.79 255	1.70 230	8.18 271	1.27 250	0.72 272	7.83 304	4.87 293	7.37 313	2.34 298	18.33 297	2.92 289	4.78 248	5.88 284	1.04 286	1.31 270	6.74 303	22.88 344	6.66 280	22.00 317

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 231	1.14 242	0.32 89	1.45 244	2.85 285	4.14 283	1.19 251	2.80 243	0.54 181	6.52 322	1.79 233	7.67 268	0.72 215	0.05 133	2.57 140	2.59 220	0.54 154	0.57 184	4.65 206	0.59 195	3.70 219	3.88 212	0.03 123	0.20 174	0.42 162	1.90 205	4.17 222	10.91 284

iResNet	4.14 271	0.84 214	0.71 194	2.34 267	2.59 281	4.58 284	1.07 246	4.67 292	1.21 247	3.72 290	3.61 260	12.28 287	16.06 312	0.03 105	6.64 296	3.14 246	2.35 268	1.89 287	16.43 293	2.53 284	3.76 221	2.90 182	0.17 205	3.88 306	1.66 223	4.23 248	5.19 253	3.23 219

CBMV_ROB	6.09 293	2.65 282	2.29 272	8.35 302	5.74 304	5.08 285	2.76 280	5.03 298	2.35 274	3.78 292	4.70 274	21.22 303	13.56 310	0.09 175	6.04 289	3.70 266	2.84 274	1.39 263	11.35 277	8.80 325	4.92 261	3.11 192	0.43 253	2.10 285	7.06 306	10.12 313	12.96 311	11.93 289

AnyNet_C01	12.12 316	6.13 312	5.39 303	6.24 292	6.03 306	5.20 286	9.20 313	12.30 321	16.87 333	5.85 318	9.03 316	26.16 309	18.91 316	4.53 321	11.14 337	12.98 346	16.27 334	15.82 351	34.24 325	10.36 328	16.44 346	13.34 349	7.06 322	6.93 328	11.61 319	9.46 308	9.77 303	19.91 312

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 275	1.17 246	7.69 318	1.88 261	0.63 220	5.37 287	1.86 264	3.49 271	2.61 280	3.69 289	9.28 320	5.22 251	1.87 256	0.04 124	4.47 235	6.37 320	1.46 246	1.46 267	9.75 266	2.23 280	6.73 295	6.20 296	0.25 227	1.56 278	5.23 294	7.70 293	6.43 276	11.78 288

STTRV1_RVC	9.47 305	2.31 278	1.06 219	5.61 290	1.39 255	5.42 288	2.59 279	3.68 276	3.77 292	4.47 308	4.40 271	16.44 296	20.14 318	1.02 283	9.83 328	3.26 249	18.06 338	0.81 220	51.87 350	11.45 331	18.05 350	6.27 299	4.52 318	4.23 309	6.12 298	7.90 296	11.99 309	28.90 333

ADCMid	6.83 296	4.46 303	4.95 301	2.16 266	4.31 297	5.71 289	7.29 307	8.83 311	12.78 323	3.11 268	8.10 307	9.83 278	9.65 301	2.84 307	8.51 317	5.42 306	4.68 298	2.83 304	18.87 304	3.22 296	7.09 304	7.70 320	5.37 320	2.33 287	5.12 292	8.71 304	5.21 254	15.24 300

FAT-Stereo	7.20 298	2.13 274	8.68 325	7.00 296	11.87 322	5.95 290	3.19 284	7.26 308	3.52 290	5.84 317	13.06 326	18.26 300	8.49 296	1.41 298	8.81 321	6.34 319	3.65 286	4.07 313	15.49 289	6.21 313	6.75 296	6.94 309	0.74 278	4.80 317	2.92 259	7.26 289	7.50 290	16.30 302

ADCS	9.93 306	5.64 309	4.82 297	3.95 283	6.05 307	6.17 291	5.70 300	9.47 313	15.68 328	4.19 301	7.98 304	12.91 290	17.41 313	3.94 318	10.52 333	11.68 344	10.14 318	7.14 332	24.46 316	8.67 324	13.95 342	13.00 347	2.94 306	6.15 323	9.75 315	17.65 334	10.70 305	17.41 303

AMNet	6.77 295	3.87 299	2.62 278	4.00 284	5.86 305	6.75 292	3.31 287	2.51 220	2.47 276	3.44 282	6.68 295	9.34 277	2.05 258	7.44 324	4.79 255	9.81 340	13.48 330	7.65 333	7.95 243	7.83 320	11.47 332	7.62 319	2.74 305	4.18 308	5.52 295	8.25 300	13.24 312	17.97 306

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 290	1.25 249	7.40 315	2.57 270	2.03 276	6.90 293	2.76 280	4.00 284	4.04 293	4.58 309	8.36 311	4.99 246	2.06 259	0.03 105	5.72 280	7.36 329	1.90 259	0.95 237	38.08 331	1.75 261	5.95 282	6.44 300	0.19 209	0.58 252	3.59 268	7.26 289	6.15 271	12.75 290

pmcnn	8.05 301	2.96 289	2.25 269	6.23 291	5.03 300	6.98 294	4.33 294	4.70 293	2.02 272	4.19 301	9.20 319	19.11 301	20.39 319	0.73 274	7.05 297	6.73 321	6.29 307	4.51 318	22.54 311	4.66 306	9.62 323	5.08 259	4.46 317	4.23 309	5.99 297	5.22 270	17.26 323	25.55 327

DGSMNet	11.51 314	4.52 304	7.92 322	5.60 289	4.80 299	7.02 295	6.11 302	7.51 309	4.47 300	11.25 335	31.10 354	17.12 298	7.95 294	4.11 319	10.43 330	14.27 348	16.27 334	9.03 339	40.42 336	11.09 330	20.12 354	22.06 356	4.60 319	6.88 326	5.15 293	9.40 307	8.22 295	13.42 293

G-Net	10.87 311	4.96 307	9.71 326	3.77 280	4.24 296	7.37 296	2.01 268	10.08 315	15.80 330	4.95 314	15.59 335	48.52 339	9.05 297	0.58 265	8.11 312	8.67 335	5.49 302	4.42 316	23.80 314	15.66 337	8.01 315	8.23 323	3.06 312	5.14 318	6.15 299	13.92 324	22.56 327	23.75 323

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 299	3.59 295	1.09 220	9.20 304	3.71 294	7.69 297	7.51 309	10.81 317	8.52 314	4.93 313	4.20 267	16.73 297	9.30 298	5.45 322	8.09 309	3.29 250	1.80 255	1.13 252	18.77 301	2.10 277	6.48 291	7.49 316	3.17 313	1.74 279	12.06 320	14.29 326	9.71 302	14.36 296

TRStereo	3.24 256	2.66 284	7.45 316	0.35 178	0.14 96	7.79 298	0.13 197	3.04 252	0.42 168	2.75 253	1.46 222	5.69 255	0.65 206	0.09 175	3.75 211	4.23 276	0.70 179	0.63 196	6.77 227	1.21 236	4.05 232	4.81 250	0.12 183	0.24 179	2.72 253	6.73 287	12.83 310	6.09 251

DCVSM-stereo	5.01 281	0.71 199	3.03 282	3.15 275	1.12 242	7.80 299	0.89 240	4.62 291	2.36 275	5.22 315	8.35 310	23.33 305	11.95 305	0.62 269	3.74 210	4.04 272	1.81 256	1.40 264	16.15 291	3.33 299	5.11 267	3.97 219	2.55 303	3.56 303	1.98 232	3.62 237	4.91 247	5.83 249

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 312	10.59 320	6.33 313	17.49 315	6.29 310	7.85 300	10.69 316	18.03 334	23.43 344	11.13 332	4.86 277	14.66 293	5.81 286	9.65 329	9.78 327	5.91 312	3.18 278	5.17 321	39.06 332	7.03 317	7.92 314	9.81 333	7.04 321	7.22 329	14.77 323	8.85 305	6.40 275	17.43 304

FC-DCNN	3.82 264	4.38 302	5.67 308	9.61 306	4.14 295	8.01 301	3.26 286	4.21 286	1.69 263	2.95 263	1.54 225	5.87 259	2.09 260	0.13 198	4.40 232	2.15 200	2.54 271	1.11 251	3.38 186	0.82 217	3.11 202	2.20 151	0.65 273	3.29 298	6.33 301	4.91 263	6.98 284	7.80 265

MADNet+	19.30 327	7.92 315	15.32 337	17.51 316	11.42 321	8.09 302	18.41 323	28.03 350	17.21 335	12.46 339	12.08 324	33.63 320	30.37 332	9.62 328	18.64 350	14.89 349	25.78 348	10.10 341	40.05 334	16.50 339	17.34 348	12.76 346	9.48 330	18.60 348	35.02 350	20.22 338	21.19 326	38.41 343

UDGNet	2.51 231	1.01 230	0.33 99	10.93 308	5.26 302	8.50 303	3.54 289	1.72 169	0.15 116	0.23 129	0.08 121	0.52 144	0.10 86	10.25 330	3.55 201	1.25 114	0.46 140	0.46 162	2.73 163	0.59 195	2.44 182	4.14 229	2.94 306	0.15 152	1.72 224	0.77 169	2.94 144	1.13 180

SANet	10.32 309	4.15 301	6.27 312	5.51 288	5.49 303	8.58 304	2.27 272	15.41 328	13.03 325	2.83 258	9.09 317	60.35 350	25.50 325	2.93 309	8.06 308	3.02 238	7.05 309	3.86 312	11.43 278	3.25 297	5.27 271	5.02 258	2.60 304	7.27 330	11.08 318	12.57 319	13.36 313	23.31 322

FC-DCNN v2	4.24 274	4.65 305	5.90 310	11.00 309	4.41 298	8.70 305	3.19 284	5.19 299	2.19 273	2.86 262	1.78 232	6.28 263	2.81 269	0.13 198	4.51 238	2.15 200	2.50 270	1.01 243	3.64 191	0.81 216	3.11 202	2.22 153	0.64 272	3.28 297	7.94 308	5.77 278	8.62 297	9.05 275

PVD	12.14 317	5.88 310	8.51 324	7.70 299	6.65 311	10.05 306	6.16 303	21.11 341	19.74 339	3.44 282	8.69 313	16.07 295	27.50 327	2.86 308	8.93 322	7.52 332	11.20 322	6.11 329	24.24 315	6.83 316	11.08 328	11.21 342	1.11 289	5.71 320	15.30 325	21.90 342	17.71 324	34.49 339

DPSNet	14.25 321	3.23 293	1.83 264	7.63 298	7.22 312	10.44 307	4.19 292	5.68 303	8.64 315	4.20 303	3.75 261	72.37 360	26.68 326	4.43 320	10.42 329	10.25 343	10.56 319	8.02 334	58.50 357	8.44 323	11.36 330	8.93 328	16.95 337	10.34 337	18.62 330	15.80 329	14.33 317	21.91 316

ACV-stereo	8.15 302	5.09 308	4.79 296	8.14 301	1.73 265	11.44 308	4.25 293	3.84 281	6.16 304	5.36 316	6.72 296	5.73 256	25.08 323	1.31 295	9.40 324	10.22 342	5.83 306	2.67 303	51.43 346	14.43 334	8.48 320	6.72 306	0.88 282	2.46 289	1.95 231	3.85 243	6.75 283	5.39 244

DNS	5.03 282	0.41 143	1.83 264	1.19 238	0.14 96	11.53 309	0.02 115	2.56 226	0.53 180	1.21 204	11.46 323	51.00 343	0.50 184	0.10 185	2.43 128	4.48 277	0.79 186	0.43 157	15.25 288	0.40 155	3.37 210	3.30 199	0.09 166	0.35 226	3.94 272	4.37 252	4.62 238	9.58 276

FBW_ROB	7.98 300	9.24 317	5.57 306	20.21 320	8.25 315	12.08 310	8.09 312	4.92 296	1.58 260	3.30 274	5.15 281	13.88 291	3.03 274	7.45 325	6.23 293	1.49 139	2.89 275	0.79 213	33.18 324	1.93 271	5.24 270	4.40 239	9.43 328	8.29 332	4.88 288	7.69 292	4.88 245	21.40 315

S-Stereo	9.11 304	1.88 264	3.41 286	7.93 300	7.92 313	12.47 311	19.24 325	5.20 300	6.26 306	6.18 321	20.72 348	29.27 313	7.13 292	0.65 270	9.55 326	7.50 331	3.80 288	5.87 327	17.77 295	6.30 314	6.21 286	7.52 317	12.23 332	6.88 326	2.77 256	6.68 286	6.74 282	18.03 307

MFN_U_SF_RVC	10.34 310	6.17 313	3.69 290	9.55 305	5.13 301	12.52 312	10.34 315	12.25 320	7.05 308	12.23 338	14.31 331	22.82 304	13.03 308	8.82 327	11.37 338	4.87 293	3.83 291	3.31 309	39.34 333	5.97 312	8.56 321	8.81 327	1.45 295	6.40 325	9.49 314	8.57 302	9.56 301	19.71 311

DN	3.57 259	0.27 105	0.66 190	0.17 104	0.23 144	14.55 313	0.03 137	2.60 229	0.80 213	3.37 279	1.09 211	25.04 308	0.56 194	0.08 165	2.93 166	3.32 253	0.80 189	0.38 145	6.67 226	0.80 214	3.87 222	3.40 200	0.15 196	0.36 227	6.96 305	5.28 272	3.65 182	8.33 268

DDF-Stereo	3.00 247	1.97 266	0.22 66	11.98 310	0.51 207	14.62 314	0.81 238	1.83 179	0.57 188	1.12 193	1.66 229	9.14 275	2.86 270	0.26 239	2.38 125	3.19 247	0.90 199	0.74 209	6.87 228	0.57 192	4.55 243	4.33 238	0.11 179	0.41 233	0.35 152	2.53 219	4.48 232	1.94 198

SGM_RVC	10.08 307	10.50 319	3.60 289	16.68 314	8.80 316	14.87 315	7.11 306	9.19 312	6.25 305	4.06 299	7.33 300	24.89 307	18.29 315	0.57 262	4.57 242	1.98 190	3.30 282	1.17 255	20.75 307	2.20 278	4.80 251	2.23 155	2.29 300	3.65 304	17.68 329	13.31 323	33.30 341	28.67 331
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CC-Net-ROB	5.26 284	8.36 316	1.81 262	22.68 321	6.07 308	15.19 316	7.74 311	0.45 126	0.84 216	1.53 223	0.00 1	23.78 306	3.00 273	3.15 312	2.92 163	0.74 59	2.29 266	1.51 272	11.50 279	0.48 181	1.21 122	1.47 117	9.41 327	0.22 177	2.30 239	2.51 218	2.25 125	8.72 270

LSM0	22.48 334	6.09 311	4.65 295	14.89 313	10.39 320	16.43 317	13.29 320	23.38 343	15.69 329	14.75 342	18.69 344	35.79 322	33.70 337	0.93 281	73.52 366	85.94 366	13.36 329	5.62 325	55.67 355	16.83 340	21.95 355	18.82 353	4.28 316	8.01 331	16.44 326	16.43 331	28.65 334	32.66 338

edge stereo	11.35 313	6.83 314	10.52 328	14.06 311	12.00 323	16.55 318	12.81 319	12.42 322	7.44 310	6.06 319	15.12 334	38.81 327	17.75 314	1.25 292	7.59 302	7.29 328	5.73 305	3.11 306	25.18 317	4.53 303	6.71 294	8.01 322	4.16 315	3.71 305	8.94 311	7.65 291	13.41 314	28.72 332

MeshStereo	13.21 320	10.28 318	5.53 305	24.29 324	14.71 324	17.26 319	7.30 308	12.03 318	7.47 311	4.66 310	9.13 318	38.56 326	29.80 330	0.45 257	9.43 325	7.37 330	3.76 287	2.44 301	18.85 303	2.41 283	12.93 339	7.18 311	1.21 290	5.79 321	22.04 334	16.38 330	33.15 339	32.34 337
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
SPS-STEREO	20.13 330	14.92 323	11.88 330	19.84 319	20.39 325	18.24 320	9.27 314	16.06 331	19.74 339	19.91 348	20.06 347	33.66 321	37.68 340	7.23 323	13.17 343	16.66 352	26.75 350	16.01 352	32.30 322	23.65 348	30.25 361	22.84 359	13.67 334	13.47 345	16.56 327	15.26 328	29.55 337	24.45 324
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	11.60 315	15.35 324	4.54 294	19.02 318	8.08 314	18.74 321	10.83 317	12.03 318	7.24 309	3.01 264	6.09 291	36.06 323	23.95 321	0.75 275	4.47 235	1.51 143	3.60 285	0.75 210	20.06 306	1.60 254	4.23 234	1.65 128	1.36 292	3.34 300	25.09 336	20.48 339	34.27 344	25.03 325

MDST_ROB	10.13 308	16.70 326	3.04 283	29.06 325	9.34 318	20.66 322	5.02 299	5.90 304	1.98 271	3.16 271	2.70 247	11.22 284	28.15 328	0.18 214	6.30 294	1.37 128	1.21 229	0.34 139	7.74 239	1.01 224	4.67 246	3.95 218	1.92 299	1.94 283	26.55 338	19.78 337	37.02 346	22.50 320

zero-FE	4.21 273	1.97 266	0.21 60	18.56 317	2.61 282	20.95 323	6.42 304	1.84 180	0.68 199	1.31 210	3.18 255	10.31 281	3.26 275	0.31 244	2.66 145	2.88 229	1.04 216	1.46 267	13.23 284	0.91 220	5.64 278	4.93 256	0.13 186	0.41 233	0.34 150	2.47 216	4.46 230	1.55 190

WAO-7	27.19 341	31.49 335	25.61 352	33.41 327	34.55 336	21.90 324	27.96 330	47.14 360	47.22 357	29.27 353	38.50 357	41.69 331	40.59 345	12.37 332	31.37 357	17.44 353	15.34 332	8.53 335	46.18 340	20.63 345	9.79 326	10.78 338	3.30 314	33.50 359	22.38 335	21.79 341	23.87 328	37.39 342

SGM+DAISY	20.91 331	16.10 325	12.43 331	22.81 322	21.80 326	24.45 325	18.63 324	17.89 333	12.77 322	18.42 347	19.55 345	30.39 315	40.48 342	11.67 331	12.56 341	15.10 350	25.73 347	12.69 345	34.93 327	21.56 346	26.12 358	22.15 357	21.16 338	12.73 342	17.44 328	13.30 322	33.35 342	28.26 330

MANE	19.83 329	17.14 327	15.43 338	34.46 329	23.74 329	25.27 326	17.85 322	19.50 339	17.04 334	6.13 320	12.40 325	41.03 329	35.23 338	3.36 317	7.87 306	8.98 336	7.09 310	29.77 361	21.81 310	3.71 300	9.51 322	5.54 274	2.50 302	8.83 333	34.12 347	27.95 352	51.25 360	47.85 353

LE_ROB	22.46 333	10.87 321	12.67 332	32.44 326	37.93 337	31.36 327	33.43 332	23.22 342	21.14 343	6.73 323	17.81 341	52.15 345	50.94 358	1.56 301	6.43 295	2.92 234	3.14 277	1.46 267	30.14 319	8.43 322	7.23 307	4.28 234	7.08 323	25.69 354	34.50 349	36.15 360	53.30 362	53.30 357

UDG	12.63 319	20.60 330	3.50 288	36.40 332	28.77 333	31.44 328	39.49 336	2.59 228	1.77 267	2.37 245	6.03 289	11.55 285	3.79 281	74.28 342	5.35 271	2.47 215	8.42 317	2.92 305	18.81 302	4.63 305	7.35 309	4.85 253	12.22 331	1.18 269	1.15 198	2.47 216	4.49 233	2.18 206

ELAS	19.48 328	22.90 331	14.50 335	35.26 330	24.25 331	31.48 329	19.80 327	16.72 332	15.91 331	7.71 324	15.62 336	48.88 340	30.47 333	3.20 313	9.19 323	3.39 258	10.97 320	5.79 326	21.49 309	6.53 315	11.69 333	11.90 344	9.30 326	9.63 335	32.86 344	24.17 347	41.19 351	41.31 348
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 324	25.20 332	16.96 342	40.13 335	26.93 332	32.21 330	21.77 328	19.35 338	16.49 332	7.75 325	17.60 339	46.83 337	36.96 339	1.06 287	8.10 310	2.99 237	3.81 289	1.57 273	31.85 321	5.18 309	6.77 298	5.31 262	3.04 311	9.71 336	29.57 340	23.01 346	40.22 348	35.81 340

ELAS_RVC	19.26 325	19.85 329	14.31 334	33.92 328	22.40 327	33.39 331	19.24 325	15.07 326	10.89 320	8.20 326	17.30 338	54.84 347	32.79 336	3.23 314	8.72 319	3.46 262	11.25 323	6.19 331	19.97 305	7.86 321	12.63 337	12.02 345	9.45 329	10.70 338	30.22 342	22.17 343	41.23 352	38.75 345
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	16.26 322	13.95 322	7.70 319	24.27 323	9.34 318	33.99 332	17.43 321	12.42 322	19.62 338	10.23 331	13.58 329	39.02 328	13.47 309	1.40 297	10.73 334	10.12 341	29.43 354	12.22 342	31.31 320	10.07 327	17.19 347	9.15 329	8.44 325	9.02 334	8.97 313	5.68 277	24.08 329	36.04 341

DDUNet	12.41 318	19.68 328	3.23 284	36.37 331	24.08 330	34.35 333	31.95 331	1.86 182	1.63 261	1.44 220	3.43 257	12.02 286	3.65 279	83.75 345	4.54 240	2.28 207	8.10 316	3.39 310	18.01 296	4.26 301	6.60 293	4.81 250	16.44 336	0.64 254	1.08 196	0.61 154	4.68 239	2.12 204

WQFJA1++	6.04 292	0.94 224	0.18 55	36.73 333	0.43 202	37.16 334	38.54 334	0.29 108	0.41 166	3.16 271	0.21 143	6.43 266	6.15 288	0.03 105	2.22 112	3.02 238	0.81 192	0.48 167	7.79 241	1.02 225	3.32 209	2.69 177	0.06 155	0.20 174	0.14 119	3.39 233	3.41 168	3.78 224

BEATNet-Init1	23.62 337	27.86 333	13.22 333	44.78 336	23.54 328	38.58 335	23.96 329	18.57 336	18.15 337	9.17 327	13.26 327	47.63 338	48.00 353	3.29 315	12.31 339	9.22 337	7.35 312	5.48 324	48.70 344	19.34 342	12.33 336	11.24 343	7.11 324	11.28 339	33.76 346	21.63 340	60.52 366	47.50 352

JetBlue	32.19 346	30.24 334	35.83 360	39.74 334	34.14 335	43.67 336	35.54 333	29.41 354	45.70 355	14.86 343	8.65 312	79.62 365	19.51 317	25.38 335	15.92 349	16.55 351	38.70 361	25.92 360	35.72 328	25.05 351	29.56 360	23.18 360	32.21 339	26.78 355	30.47 343	28.96 353	48.44 358	49.33 354

DispFullNet	26.27 338	39.81 337	17.89 344	52.75 337	38.74 338	45.03 337	55.21 339	13.74 325	12.89 324	13.75 340	9.88 321	43.75 333	32.46 335	86.51 346	11.01 335	13.68 347	29.48 355	16.23 353	51.78 349	14.64 335	13.87 341	10.46 336	14.59 335	6.22 324	8.62 310	8.03 299	16.08 320	32.10 336

SQANet	17.87 323	31.68 336	5.41 304	57.78 338	33.35 334	57.44 338	39.25 335	4.37 288	1.73 264	4.89 312	1.53 224	30.38 314	5.54 284	56.25 338	3.78 212	1.32 121	5.20 301	1.48 270	29.72 318	1.71 258	6.45 290	5.45 270	54.26 345	1.90 280	4.80 285	8.48 301	9.52 300	18.82 310

MonStereo1	29.98 343	43.13 342	15.45 339	62.83 345	50.21 352	57.60 339	67.21 344	18.37 335	19.83 341	11.70 336	18.17 343	62.56 354	43.75 347	93.03 353	7.82 303	4.11 274	18.02 337	8.91 338	40.36 335	13.70 333	10.83 327	8.27 324	61.68 358	4.04 307	10.22 316	5.85 279	24.40 330	27.43 329

WAO-6	36.54 350	46.81 344	19.38 345	60.03 339	52.14 353	58.04 340	63.77 342	27.20 347	42.09 351	33.11 356	17.67 340	42.19 332	50.09 357	89.85 347	29.06 355	18.00 355	22.89 343	12.66 344	41.03 337	25.00 350	19.25 351	17.73 351	34.12 340	17.43 347	42.37 356	25.35 348	36.73 345	42.55 350

MADNet++	76.54 367	72.15 364	83.11 370	61.53 343	81.21 367	58.42 341	69.47 349	68.24 368	78.58 366	85.63 368	92.37 368	80.60 366	85.04 368	36.71 337	81.19 368	89.82 368	88.15 369	69.64 367	82.54 366	91.39 369	92.32 369	93.48 370	65.75 361	90.26 370	59.09 368	74.29 367	74.25 368	61.32 363

DPSimNet_ROB	58.77 363	55.98 354	59.21 366	62.88 346	73.92 366	60.20 342	64.84 343	28.34 353	91.63 368	80.59 367	52.65 360	74.49 363	47.24 351	90.64 348	55.91 363	45.99 364	54.62 365	42.30 364	68.03 363	59.25 366	51.18 366	59.54 366	44.54 341	45.19 364	44.85 358	61.56 365	56.15 363	55.05 359

PSMNet_ROB	31.36 344	48.75 349	16.32 340	64.48 349	46.97 343	60.77 343	61.30 341	19.02 337	20.70 342	27.57 352	24.90 351	41.43 330	42.18 346	83.15 344	13.95 344	4.06 273	17.90 336	5.94 328	42.51 338	15.37 336	11.21 329	9.54 332	57.95 349	14.27 346	29.64 341	19.74 336	29.38 336	17.81 305

PWCK	38.25 351	63.47 358	23.98 351	73.60 362	41.23 339	60.98 344	51.31 338	54.00 361	35.86 348	26.51 351	39.23 358	62.00 353	46.09 349	26.43 336	14.46 347	9.53 339	30.80 356	12.71 346	83.96 367	28.46 355	23.42 356	13.60 350	47.98 344	30.51 358	34.48 348	27.91 351	31.53 338	38.61 344

IMH-64-1	33.95 347	47.85 346	23.39 348	61.17 340	49.33 349	61.76 345	67.81 345	27.05 345	35.73 346	10.03 328	14.78 332	45.47 335	40.48 342	93.88 356	14.40 345	7.26 326	20.70 340	8.75 336	47.06 341	20.52 343	11.86 334	10.05 334	59.37 354	11.73 340	41.46 354	17.26 332	27.54 332	39.89 346

IMH-64	33.95 347	47.85 346	23.39 348	61.17 340	49.33 349	61.76 345	67.81 345	27.05 345	35.73 346	10.03 328	14.78 332	45.47 335	40.48 342	93.88 356	14.40 345	7.26 326	20.70 340	8.75 336	47.06 341	20.52 343	11.86 334	10.05 334	59.37 354	11.73 340	41.46 354	17.26 332	27.54 332	39.89 346

Ntro	22.77 335	41.10 338	9.75 327	63.11 347	42.85 341	62.03 347	56.57 340	8.43 310	6.55 307	12.02 337	2.06 237	33.43 319	6.53 289	75.01 343	4.99 263	1.38 129	7.98 315	2.25 295	37.75 330	9.51 326	6.94 300	6.04 294	55.49 347	3.02 294	10.71 317	14.77 327	13.49 316	21.09 314

IMH	35.14 349	49.00 350	23.80 350	61.52 342	49.14 348	63.04 348	67.99 347	27.86 349	38.05 350	11.18 334	14.22 330	49.01 341	53.30 361	93.93 358	14.60 348	7.08 325	21.66 342	9.65 340	47.64 343	22.22 347	11.39 331	9.32 330	59.41 356	12.98 343	40.95 353	19.12 335	29.12 335	41.73 349

otaku	21.36 332	42.67 341	7.67 317	62.47 344	41.26 340	63.18 349	49.95 337	6.15 307	4.57 301	10.22 330	1.83 235	32.26 316	9.33 299	65.85 340	4.60 244	1.61 150	7.10 311	1.41 265	36.88 329	7.74 319	7.03 301	5.98 292	54.87 346	2.69 293	8.31 309	9.47 309	13.48 315	18.26 308

TorneroNet-64	38.80 352	50.14 351	23.16 347	63.45 348	47.59 345	63.57 350	68.85 348	27.44 348	44.99 353	21.03 349	13.47 328	69.75 359	56.51 362	94.74 360	18.85 352	8.54 334	26.03 349	15.59 350	53.93 354	25.94 352	12.81 338	10.53 337	61.35 357	21.98 349	33.37 345	26.73 350	33.93 343	53.30 357

LVE	39.30 353	48.25 348	30.12 355	73.97 363	64.66 358	64.57 351	77.85 357	28.17 352	23.72 345	37.91 358	35.79 355	37.41 324	49.58 354	95.15 366	12.46 340	5.89 311	24.18 344	12.87 347	53.55 352	26.04 353	13.99 343	13.05 348	69.20 364	25.62 353	43.97 357	29.71 355	40.99 350	22.41 319

ACVNet_2	32.06 345	47.10 345	20.06 346	67.26 354	49.84 351	64.97 352	85.15 364	28.04 351	14.34 327	14.44 341	8.02 306	51.06 344	30.19 331	92.01 352	8.75 320	2.50 217	19.20 339	5.27 322	50.34 345	16.10 338	8.16 316	5.63 277	57.79 348	13.22 344	36.40 351	13.10 321	24.92 331	31.82 335

TorneroNet	39.82 354	53.94 353	26.20 353	66.81 351	49.07 347	65.07 353	70.90 352	26.31 344	46.32 356	24.07 350	20.96 349	67.36 358	52.11 360	94.83 362	18.77 351	9.35 338	24.89 346	16.30 354	53.07 351	24.04 349	13.64 340	11.04 341	61.85 359	22.68 351	36.84 352	25.85 349	42.63 353	50.33 355

ACVNet_1	26.74 340	42.56 340	14.81 336	66.86 352	48.56 346	65.11 354	82.56 361	15.95 330	8.17 313	11.16 333	5.65 284	32.31 317	25.19 324	93.82 355	7.38 301	2.02 191	15.91 333	6.16 330	34.50 326	10.98 329	8.17 317	6.10 295	59.12 352	5.79 321	19.06 331	9.75 311	9.37 299	15.02 299

ktn	52.79 360	63.82 360	30.11 354	66.93 353	72.48 365	66.28 355	78.41 358	39.02 355	71.70 364	45.89 363	67.47 364	52.57 346	45.22 348	95.33 367	48.59 362	35.19 361	41.05 363	31.49 362	60.62 358	36.06 359	32.70 363	35.82 364	63.06 360	38.69 360	45.38 359	41.08 361	57.93 364	62.41 364

RainbowNet	27.62 342	45.59 343	16.83 341	69.42 355	46.28 342	68.08 356	69.73 350	9.87 314	3.31 286	17.67 345	2.40 240	45.29 334	28.15 328	91.67 349	11.05 336	3.10 244	10.99 321	5.02 319	43.52 339	16.90 341	8.37 318	6.69 305	58.54 350	4.55 314	13.10 322	12.31 318	16.72 321	20.53 313

ACVNet-4b	26.61 339	42.01 339	11.61 329	69.47 356	47.43 344	69.50 357	76.65 356	10.80 316	9.82 318	15.00 344	1.59 226	58.27 348	9.88 302	93.43 354	4.75 252	1.87 176	13.94 331	5.15 320	32.30 322	13.54 332	7.25 308	5.67 278	58.95 351	4.34 313	12.13 321	9.30 306	15.06 318	18.72 309

JetRed	62.68 366	71.30 363	68.71 367	66.70 350	63.10 356	69.94 358	74.63 355	66.20 366	66.87 363	41.55 359	36.99 356	80.77 367	12.41 306	62.44 339	66.90 365	66.45 365	65.00 366	75.57 369	62.84 359	53.56 365	77.95 367	72.78 367	73.29 367	48.99 365	55.75 367	62.99 366	66.04 367	62.58 365

notaker	49.83 358	63.78 359	33.18 357	70.81 359	66.40 359	70.73 359	78.98 359	45.33 359	64.15 362	43.75 361	59.49 362	60.26 349	51.62 359	93.99 359	46.45 361	31.86 360	34.38 359	24.64 358	65.77 362	41.22 362	24.40 357	24.26 361	68.58 363	39.92 362	26.43 337	29.62 354	38.96 347	46.51 351

WAO-8	44.25 356	56.07 355	34.81 358	70.40 358	61.11 354	71.92 360	71.92 353	43.60 357	48.93 358	32.20 354	26.30 352	67.35 356	49.97 355	91.99 350	26.69 353	19.01 358	29.42 352	13.46 348	51.63 347	37.17 360	16.32 344	10.83 339	44.60 342	27.68 356	53.45 364	35.23 357	47.57 356	55.24 360

Venus	44.25 356	56.07 355	34.81 358	70.38 357	61.11 354	71.92 360	71.92 353	43.60 357	48.93 358	32.20 354	26.30 352	67.35 356	49.97 355	91.99 350	26.69 353	19.01 358	29.42 352	13.46 348	51.63 347	37.17 360	16.32 344	10.83 339	44.60 342	27.68 356	53.45 364	35.23 357	47.57 356	55.24 360

HanzoNet	60.55 365	68.65 362	42.85 362	71.08 360	71.43 364	71.96 362	79.15 360	59.75 363	75.19 365	45.14 362	74.83 366	74.50 364	63.75 366	96.51 368	43.02 360	39.58 362	52.48 364	47.20 365	75.57 364	51.40 364	44.83 365	44.21 365	72.81 366	39.33 361	54.31 366	50.20 363	60.45 365	64.70 366

UNDER WATER	52.38 359	65.77 361	42.25 361	77.68 365	67.77 360	74.59 363	85.69 366	61.52 364	50.72 360	41.81 360	48.33 359	74.09 362	57.87 364	94.82 361	34.80 359	18.86 357	33.89 358	24.15 357	57.03 356	29.54 357	19.73 352	18.75 352	69.48 365	49.19 366	52.93 363	49.45 362	44.09 354	69.45 368

UNDER WATER-64	53.24 361	62.47 357	43.72 363	79.20 366	70.94 363	76.00 364	87.61 367	65.70 365	45.62 354	52.26 364	61.76 363	72.47 361	58.44 365	94.91 365	30.75 356	17.95 354	34.62 360	25.80 359	53.84 353	26.41 354	19.77 353	21.35 355	75.52 368	44.10 363	50.84 362	55.27 364	40.93 349	69.21 367

KSHMR	56.45 362	73.76 365	53.18 365	81.77 367	70.47 362	77.94 365	83.01 362	67.07 367	54.37 361	56.94 365	54.51 361	61.36 352	46.54 350	94.90 364	59.43 364	44.62 363	39.11 362	36.00 363	64.69 361	47.55 363	28.73 359	19.90 354	65.78 362	55.97 368	49.71 361	33.30 356	50.13 359	53.27 356

Dean	42.92 355	51.28 352	31.30 356	76.75 364	64.32 357	79.06 366	83.43 363	42.61 356	43.67 352	35.18 357	22.58 350	60.75 351	56.83 363	94.89 363	13.15 342	4.20 275	27.88 351	12.35 343	63.72 360	28.96 356	9.62 323	7.74 321	59.21 353	22.07 350	48.58 360	35.91 359	53.04 361	29.88 334

ASD4	81.96 368	73.83 366	78.52 368	73.50 361	68.47 361	82.76 367	70.15 351	72.27 369	81.46 367	64.14 366	76.80 367	49.38 342	95.53 369	68.81 341	77.80 367	87.45 367	86.82 368	89.90 370	81.43 365	90.17 368	88.82 368	88.65 369	81.37 369	86.17 369	99.17 374	99.86 372	99.79 373	99.90 373

LRCNet_RVC	60.25 364	73.90 367	44.96 364	94.13 368	95.20 368	91.02 368	85.32 365	54.56 362	36.51 349	98.66 369	73.01 365	91.80 370	67.46 367	96.60 369	33.95 358	18.60 356	69.32 367	51.86 366	94.53 368	64.28 367	31.29 362	22.24 358	94.67 370	54.29 367	19.85 332	10.16 314	33.16 340	25.34 326

DPSM_ROB	99.92 375	100.00 372	100.00 374	100.00 370	100.00 370	98.97 369	98.99 369	100.00 374	100.00 372	100.00 372	100.00 374	99.90 372	100.00 374	100.00 372	100.00 376	100.00 373	100.00 375	100.00 375	100.00 372	100.00 374	100.00 376	100.00 376	100.00 373	100.00 374	100.00 375	100.00 374	100.00 374	100.00 375

DPSM	99.92 375	100.00 372	100.00 374	100.00 370	100.00 370	98.97 369	98.99 369	100.00 374	100.00 372	100.00 372	100.00 374	99.90 372	100.00 374	100.00 372	100.00 376	100.00 373	100.00 375	100.00 375	100.00 372	100.00 374	100.00 376	100.00 376	100.00 373	100.00 374	100.00 375	100.00 374	100.00 374	100.00 375

HaxPig	98.97 372	100.00 372	98.94 372	100.00 370	100.00 370	99.99 371	100.00 372	99.99 373	99.97 371	100.00 372	99.99 373	100.00 375	99.95 373	100.00 372	99.56 372	99.43 371	99.97 374	99.57 372	100.00 372	100.00 374	97.25 372	96.32 371	99.99 372	99.98 373	89.17 371	99.51 371	94.19 371	98.51 372

FlowAnything	100.00 377	100.00 372	100.00 374	100.00 370	100.00 370	100.00 372	100.00 372	100.00 374	100.00 372	100.00 372	100.00 374	100.00 375	100.00 374	100.00 372	100.00 376	100.00 373	100.00 375	100.00 375	100.00 372	100.00 374	100.00 376	100.00 376	100.00 373	100.00 374	100.00 375	100.00 374	100.00 374	100.00 375

PML	96.14 369	100.00 372	82.26 369	100.00 370	100.00 370	100.00 372	99.16 371	100.00 374	98.98 370	100.00 372	95.95 369	99.91 374	100.00 374	98.52 370	94.87 369	92.63 369	90.73 370	73.63 368	100.00 372	98.25 371	92.56 370	85.93 368	97.80 371	98.67 372	96.15 373	99.98 373	100.00 374	99.92 374

CasAABBNet	100.00 377	100.00 372	100.00 374	100.00 370	100.00 370	100.00 372	100.00 372	100.00 374	100.00 372	100.00 372	100.00 374	100.00 375	100.00 374	100.00 372	100.00 376	100.00 373	100.00 375	100.00 375	100.00 372	100.00 374	100.00 376	100.00 376	100.00 373	100.00 374	100.00 375	100.00 374	100.00 374	100.00 375

DPSMNet_ROB	99.53 374	99.78 371	100.00 374	100.00 370	100.00 370	100.00 372	100.00 372	99.17 370	100.00 372	99.31 370	99.63 370	91.42 369	99.14 372	100.00 372	99.94 374	100.00 373	99.82 372	99.99 373	99.62 370	99.99 372	99.79 374	99.66 374	100.00 373	100.00 374	100.00 375	100.00 374	100.00 374	100.00 375

DGTPSM_ROB	99.52 373	99.77 370	100.00 374	100.00 370	100.00 370	100.00 372	100.00 372	99.17 370	100.00 372	99.31 370	99.64 371	91.36 368	99.13 371	100.00 372	99.94 374	100.00 373	99.82 372	99.99 373	99.53 369	99.99 372	99.80 375	99.66 374	100.00 373	100.00 374	100.00 375	100.00 374	100.00 374	100.00 375

MEDIAN_ROB	97.56 370	99.08 369	98.39 371	100.00 370	99.99 369	100.00 372	100.00 372	99.49 372	98.31 369	100.00 372	99.95 372	97.97 371	96.05 370	99.97 371	99.41 371	98.43 370	98.53 371	98.66 371	99.88 371	97.95 370	93.38 371	96.45 372	100.00 373	97.23 371	86.96 370	92.33 369	89.80 370	95.90 371

AVERAGE_ROB	98.95 371	100.00 372	99.79 373	100.00 370	100.00 370	100.00 372	100.00 372	100.00 374	100.00 372	100.00 372	100.00 374	100.00 375	100.00 374	100.00 372	99.77 373	99.85 372	100.00 375	100.00 375	100.00 372	100.00 374	98.12 373	99.51 373	100.00 373	100.00 374	93.43 372	93.75 370	94.35 372	93.16 370

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 24	0.17 126	0.05 69	0.10 41	0.00 1

FADE			17.79 343	14.74 312				21.03 340		17.86 346			47.30 352	12.65 333	10.46 332	11.90 345	33.51 357	23.60 356		34.75 358	35.81 364	34.34 363	13.33 333	24.52 352	20.36 333		47.51 355	56.40 362

Low-res two-view benchmark