Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DFGA-Net	0.04 24	0.06 37	0.03 23	0.06 36	0.03 23	0.05 35	0.03 26	0.05 35	0.03 27	0.05 27	0.03 26	0.05 34	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.05 35	0.03 25	0.05 33	0.03 26	0.06 41	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 41	0.03 26	0.06 40	0.03 25

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

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

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

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 215	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

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

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

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

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

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 246	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 246	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCMid	0.08 33	0.02 14	0.13 77	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 237	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 41	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

AnyNet_C01	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 245	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

ADCPNet	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 237	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

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

APVNet	0.09 40	0.06 37	0.04 25	0.06 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 269	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

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

FADNet-RVC-Resample	0.10 42	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.04 33	1.53 287	0.04 32	0.05 36	0.05 37	0.06 40	0.05 36

FADNet_RVC	0.10 42	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 292	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LRCNet_RVC	0.11 54	0.12 61	0.09 43	0.12 62	0.09 50	0.12 62	0.09 50	0.12 60	0.09 51	0.12 51	0.09 52	0.11 62	0.09 51	0.09 48	0.09 51	0.09 51	0.12 63	0.16 97	0.21 98	0.09 52	0.12 63	0.09 52	0.09 47	0.09 51	0.12 63	0.28 137	0.12 63	0.09 51

FADNet-RVC	0.11 54	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 298	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 36

FADNet	0.11 54	0.04 32	0.05 30	0.06 36	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 37	0.05 35	0.04 33	1.74 296	0.04 32	0.04 31	0.05 37	0.04 30	0.05 36

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

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

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

AnyNet_C32	0.12 57	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 286	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 57	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 278	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

S2M2_L	0.13 62	0.14 66	0.10 46	0.14 66	0.10 52	0.15 76	0.10 53	0.30 121	0.10 53	0.14 52	0.17 99	0.14 66	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 53	0.14 66	0.10 53	0.14 65	0.10 53	0.14 65	0.10 54	0.10 50	0.10 54	0.15 72	0.10 52	0.14 66	0.10 55
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 62	0.15 68	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.15 71	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.12 77	0.12 82	0.11 65	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.14 65	0.11 66	0.11 63	0.12 82	0.15 72	0.12 82	0.15 74	0.12 81

IPLGR_C	0.13 62	0.16 73	0.14 81	0.15 75	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.11 65	0.14 52	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.12 77	0.11 65	0.11 65	0.14 66	0.11 68	0.14 65	0.11 66	0.14 65	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.14 66	0.11 66	0.15 74	0.11 67

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

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

ICVP	0.13 62	0.16 73	0.11 62	0.16 82	0.11 65	0.16 83	0.11 64	0.16 75	0.11 65	0.16 70	0.11 65	0.16 84	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.16 82	0.11 68	0.16 81	0.11 66	0.16 81	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.16 82	0.11 66	0.16 81	0.11 67
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 62	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 50	0.04 31	0.04 32	2.46 289	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

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

HSM	0.14 69	0.17 78	0.11 62	0.17 86	0.11 65	0.17 85	0.12 82	0.17 79	0.11 65	0.17 74	0.11 65	0.17 88	0.11 66	0.12 77	0.12 82	0.12 80	0.17 86	0.12 84	0.17 84	0.12 84	0.17 85	0.12 83	0.12 80	0.12 82	0.17 85	0.12 82	0.17 85	0.12 81

ELAS_RVC	0.14 69	0.18 79	0.11 62	0.19 92	0.11 65	0.18 87	0.13 86	0.16 75	0.11 65	0.17 74	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.09 48	0.11 65	0.12 80	0.17 86	0.10 53	0.18 88	0.11 66	0.18 87	0.11 66	0.10 50	0.11 68	0.19 91	0.11 66	0.19 89	0.12 81
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 69	0.19 84	0.11 62	0.20 94	0.11 65	0.20 95	0.12 82	0.18 81	0.12 80	0.18 76	0.12 83	0.19 94	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.18 90	0.11 68	0.19 92	0.11 66	0.19 91	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.20 95	0.11 66	0.20 94	0.12 81
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 69	0.23 93	0.10 46	0.19 92	0.11 65	0.20 95	0.11 64	0.16 75	0.10 53	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.09 48	0.11 65	0.11 65	0.16 82	0.10 53	0.17 84	0.11 66	0.18 87	0.11 66	0.09 47	0.10 54	0.18 88	0.11 66	0.19 89	0.12 81
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 75	0.18 79	0.13 77	0.18 89	0.13 88	0.19 92	0.13 86	0.18 81	0.13 86	0.18 76	0.13 89	0.18 91	0.13 90	0.13 84	0.13 87	0.13 86	0.18 90	0.13 87	0.18 88	0.13 90	0.18 87	0.13 88	0.13 85	0.10 54	0.19 91	0.14 89	0.19 89	0.13 89

BEATNet-Init1	0.15 75	0.07 39	0.10 46	0.08 42	0.07 47	0.07 42	0.07 46	0.07 38	0.07 45	2.19 274	0.08 48	0.08 45	0.07 47	0.07 42	0.07 44	0.07 47	0.08 43	0.07 47	0.08 43	0.08 49	0.07 42	0.07 47	0.07 43	0.07 48	0.08 43	0.07 46	0.07 42	0.07 48

DeepPrunerF	0.15 75	0.07 39	0.10 46	0.08 42	0.07 47	0.07 42	0.07 46	0.07 38	0.07 45	2.19 274	0.08 48	0.08 45	0.07 47	0.07 42	0.07 44	0.07 47	0.08 43	0.07 47	0.08 43	0.08 49	0.07 42	0.07 47	0.07 43	0.07 48	0.08 43	0.07 46	0.07 42	0.07 48

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

LALA_ROB	0.15 75	0.21 86	0.12 68	0.21 98	0.12 84	0.20 95	0.14 89	0.20 84	0.12 80	0.22 85	0.12 83	0.16 84	0.12 85	0.10 51	0.12 82	0.12 80	0.21 99	0.11 68	0.22 99	0.12 84	0.20 95	0.12 83	0.11 63	0.12 82	0.21 99	0.14 89	0.21 97	0.13 89

test_for_model	0.17 80	1.25 234	0.20 102	0.15 75	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 87	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.15 75	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.15 72	0.11 66	0.15 74	0.11 67

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 80	1.25 234	0.20 102	0.15 75	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 87	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.15 75	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.15 72	0.11 66	0.15 74	0.11 67

testlalala	0.17 80	1.25 234	0.20 102	0.15 75	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 87	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.15 75	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.15 72	0.11 66	0.15 74	0.11 67

GCAPDPT-zeroshot	0.17 80	1.25 234	0.20 102	0.15 75	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 87	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.15 75	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.15 72	0.11 66	0.15 74	0.11 67

GCAP-Stereo	0.17 80	1.25 234	0.20 102	0.15 75	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 87	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.15 75	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.15 72	0.11 66	0.15 74	0.11 67

DepthFocus	0.18 85	0.22 88	0.15 85	0.22 100	0.15 94	0.22 101	0.15 94	0.21 87	0.15 93	0.21 82	0.15 93	0.21 98	0.15 95	0.15 94	0.15 95	0.15 95	0.21 99	0.15 95	0.22 99	0.15 96	0.22 100	0.15 95	0.15 91	0.15 95	0.22 101	0.15 94	0.22 99	0.15 93

IGEV_Zeroshot_test	0.18 85	0.22 88	0.18 96	0.21 98	0.18 112	0.20 95	0.17 101	0.20 84	0.16 95	0.25 98	0.16 97	0.21 98	0.17 101	0.16 98	0.18 110	0.15 95	0.20 96	0.16 97	0.20 95	0.18 112	0.21 97	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.20 95	0.17 101	0.20 94	0.16 96

dd	0.18 85	0.22 88	0.16 86	0.22 100	0.15 94	0.22 101	0.15 94	0.21 87	0.15 93	0.21 82	0.15 93	0.21 98	0.15 95	0.15 94	0.15 95	0.15 95	0.22 102	0.14 91	0.22 99	0.14 92	0.22 100	0.15 95	0.16 94	0.15 95	0.23 107	0.15 94	0.22 99	0.16 96

dad	0.18 85	0.23 93	0.16 86	0.22 100	0.15 94	0.22 101	0.15 94	0.22 95	0.16 95	0.21 82	0.15 93	0.22 102	0.15 95	0.15 94	0.16 98	0.17 99	0.23 107	0.17 101	0.23 107	0.15 96	0.22 100	0.15 95	0.15 91	0.15 95	0.22 101	0.15 94	0.22 99	0.16 96

MSKI-zero shot	0.19 89	0.21 86	0.16 86	0.22 100	0.16 98	0.23 110	0.17 101	0.22 95	0.17 100	0.22 85	0.17 99	0.22 102	0.16 98	0.19 111	0.16 98	0.17 99	0.23 107	0.16 97	0.22 99	0.16 98	0.22 100	0.17 103	0.16 94	0.17 99	0.22 101	0.19 115	0.22 99	0.16 96

MIM_Stereo	0.19 89	0.23 93	0.18 96	0.22 100	0.16 98	0.22 101	0.16 99	0.21 87	0.16 95	0.22 85	0.17 99	0.21 98	0.17 101	0.20 112	0.18 110	0.17 99	0.22 102	0.18 114	0.22 99	0.16 98	0.21 97	0.16 99	0.17 96	0.17 99	0.21 99	0.16 99	0.22 99	0.20 117

UNet	0.19 89	0.13 64	0.09 43	0.13 65	0.09 50	0.13 65	0.09 50	0.13 61	0.09 51	0.90 196	0.09 52	0.13 65	0.09 51	0.10 51	0.09 51	0.70 237	0.13 65	0.09 52	0.13 63	0.10 53	0.91 229	0.09 52	0.10 50	0.09 51	0.13 64	0.10 52	0.13 65	0.09 51

iResNet	0.19 89	0.23 93	0.17 91	0.22 100	0.17 102	0.22 101	0.19 115	0.22 95	0.17 100	0.22 85	0.17 99	0.22 102	0.17 101	0.17 100	0.17 102	0.17 99	0.22 102	0.17 101	0.22 99	0.17 102	0.23 107	0.17 103	0.18 110	0.17 99	0.23 107	0.17 101	0.23 108	0.17 102

LACA2	0.20 93	0.27 112	0.22 109	0.24 113	0.17 102	0.24 114	0.17 101	0.26 113	0.17 100	0.24 92	0.17 99	0.24 115	0.17 101	0.21 116	0.17 102	0.17 99	0.24 112	0.17 101	0.24 113	0.17 102	0.24 110	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.24 113	0.17 101	0.24 110	0.17 102

LACA1	0.20 93	0.27 112	0.22 109	0.24 113	0.17 102	0.24 114	0.17 101	0.27 115	0.17 100	0.24 92	0.17 99	0.24 115	0.17 101	0.21 116	0.17 102	0.17 99	0.24 112	0.17 101	0.24 113	0.17 102	0.24 110	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.24 113	0.17 101	0.24 110	0.17 102

ACV-stereo	0.20 93	0.23 93	0.17 91	0.23 108	0.17 102	0.23 110	0.17 101	0.23 103	0.17 100	0.23 91	0.17 99	0.23 108	0.17 101	0.17 100	0.17 102	0.17 99	0.24 112	0.17 101	0.23 107	0.17 102	0.24 110	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.23 107	0.17 101	0.23 108	0.17 102

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

iResNetv2_ROB	0.20 93	0.22 88	0.19 100	0.23 108	0.19 116	0.22 101	0.17 101	0.22 95	0.17 100	0.22 85	0.17 99	0.22 102	0.17 101	0.18 107	0.18 110	0.19 111	0.22 102	0.17 101	0.23 107	0.17 102	0.25 114	0.18 114	0.17 96	0.18 113	0.23 107	0.17 101	0.25 119	0.17 102

LACA3	0.21 98	0.27 112	0.23 113	0.25 118	0.17 102	0.25 122	0.17 101	0.28 116	0.17 100	0.25 98	0.17 99	0.25 119	0.17 101	0.22 119	0.17 102	0.17 99	0.25 120	0.17 101	0.25 120	0.17 102	0.25 114	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.25 121	0.17 101	0.25 119	0.17 102

ITSA-stereo	0.21 98	0.16 73	0.12 68	0.16 82	0.13 88	0.18 87	0.14 89	0.16 75	1.89 305	0.16 70	0.12 83	0.17 88	0.12 85	0.13 84	0.13 87	0.13 86	0.17 86	0.13 87	0.17 84	0.12 84	0.16 81	0.12 83	0.12 80	0.12 82	0.17 85	0.12 82	0.16 81	0.12 81

Pointernet	0.22 100	0.41 136	0.38 152	0.22 100	0.17 102	0.22 101	0.17 101	0.41 153	0.17 100	0.22 85	0.17 99	0.22 102	0.17 101	0.18 107	0.18 110	0.18 108	0.23 107	0.18 114	0.23 107	0.18 112	0.23 107	0.18 114	0.17 96	0.17 99	0.22 101	0.18 113	0.22 99	0.17 102

JetRed	0.22 100	0.11 58	0.12 68	0.11 61	0.11 65	0.11 61	0.11 64	0.11 57	0.11 65	2.93 299	0.11 65	0.11 62	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.12 80	0.11 62	0.11 68	0.11 62	0.11 66	0.11 62	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.11 62	0.11 66	0.11 62	0.11 67

JetBlue	0.23 102	0.12 61	0.13 77	0.12 62	0.12 84	0.12 62	0.11 64	0.14 62	0.12 80	3.07 300	0.12 83	0.12 64	0.11 66	0.11 67	0.13 87	0.13 86	0.12 63	0.12 84	0.13 63	0.11 66	0.12 63	0.13 88	0.12 80	0.14 91	0.13 64	0.12 82	0.12 63	0.11 67

SFCPSM	0.23 102	0.18 79	0.13 77	0.18 89	0.12 84	0.18 87	0.80 250	0.17 79	0.12 80	0.88 195	0.12 83	0.17 88	0.12 85	0.13 84	0.12 82	0.12 80	0.18 90	0.12 84	0.18 88	0.12 84	1.18 259	0.13 88	0.12 80	0.12 82	0.18 88	0.13 87	0.18 87	0.12 81

S2M2_XL	0.24 104	1.32 245	0.86 235	0.17 86	0.11 65	0.17 85	0.11 64	1.05 241	0.12 80	0.16 70	0.11 65	0.16 84	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 65	0.17 86	0.11 68	0.17 84	0.11 66	0.17 85	0.11 66	0.11 63	0.11 68	0.17 85	0.11 66	0.17 85	0.11 67
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 105	1.16 224	1.02 245	0.16 82	0.13 88	0.16 83	0.13 86	1.16 248	0.13 86	0.15 58	0.13 89	0.15 76	0.13 90	0.13 84	0.13 87	0.13 86	0.16 82	0.13 87	0.16 81	0.13 90	0.16 81	0.13 88	0.13 85	0.13 90	0.16 82	0.13 87	0.16 81	0.13 89

LoS_RVC	0.25 105	0.25 105	0.25 119	0.25 118	0.25 127	0.25 122	0.25 127	0.25 108	0.25 126	0.25 98	0.25 130	0.25 119	0.25 128	0.26 130	0.25 130	0.26 126	0.25 120	0.25 129	0.26 124	0.25 130	0.25 114	0.25 126	0.25 125	0.25 129	0.25 121	0.25 128	0.25 119	0.25 128

tt_ll	0.25 105	0.25 105	0.25 119	0.25 118	0.25 127	0.25 122	0.25 127	0.25 108	0.25 126	0.25 98	0.25 130	0.25 119	0.25 128	0.26 130	0.25 130	0.26 126	0.25 120	0.25 129	0.26 124	0.25 130	0.25 114	0.25 126	0.25 125	0.25 129	0.25 121	0.25 128	0.25 119	0.25 128

CAS	0.25 105	0.25 105	0.25 119	0.25 118	0.26 129	0.26 129	0.26 129	0.25 108	0.25 126	0.25 98	0.25 130	0.25 119	0.25 128	0.25 128	0.25 130	0.25 123	0.26 127	0.25 129	0.26 124	0.26 134	0.25 114	0.25 126	0.25 125	0.26 133	0.25 121	0.26 132	0.25 119	0.25 128

LoS	0.25 105	0.25 105	0.27 123	0.27 126	0.26 129	0.25 122	0.26 129	0.26 113	0.25 126	0.26 105	0.25 130	0.25 119	0.25 128	0.26 130	0.25 130	0.25 123	0.25 120	0.25 129	0.25 120	0.25 130	0.27 122	0.25 126	0.26 129	0.26 133	0.26 126	0.25 128	0.25 119	0.25 128
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 110	1.28 244	1.07 253	0.15 75	0.13 88	0.15 76	0.14 89	1.22 255	0.13 86	0.16 70	0.17 99	0.16 84	0.14 92	0.14 89	0.15 95	0.14 91	0.15 74	0.14 91	0.16 81	0.14 92	0.16 81	0.14 92	0.14 88	0.14 91	0.16 82	0.14 89	0.16 81	0.15 93

MatchStereo	0.27 111	0.12 61	2.51 310	0.12 62	0.11 65	0.12 62	0.11 64	2.54 299	0.08 49	0.09 39	0.08 48	0.08 45	0.07 47	0.07 42	0.09 51	0.07 47	0.09 50	0.07 47	0.09 50	0.07 47	0.09 50	0.07 47	0.08 46	0.07 48	0.08 43	0.08 50	0.09 50	0.08 50
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
model_zeroshot	0.27 111	0.30 118	0.19 100	0.36 145	0.23 125	0.25 122	0.27 133	0.33 124	0.21 117	0.35 114	0.22 122	0.25 119	0.27 136	0.26 130	0.23 125	0.26 126	0.35 139	0.22 122	0.36 141	0.23 127	0.25 114	0.27 133	0.27 131	0.23 126	0.36 141	0.22 122	0.25 119	0.27 136

DCVSM-stereo	0.27 111	0.38 130	0.22 109	0.38 151	0.22 120	0.38 153	0.22 121	0.29 119	0.22 120	0.29 107	0.22 122	0.29 131	0.22 122	0.22 119	0.21 119	0.21 114	0.38 150	0.22 122	0.38 149	0.22 122	0.38 143	0.22 120	0.21 116	0.25 129	0.38 148	0.21 119	0.38 146	0.21 120

DLNR_Zeroshot_test	0.27 111	0.30 118	0.23 113	0.30 131	0.22 120	0.31 133	0.24 125	0.29 119	0.23 123	0.38 123	0.23 125	0.29 131	0.23 126	0.22 119	0.23 125	0.23 119	0.30 132	0.34 161	0.29 130	0.23 127	0.29 126	0.29 151	0.22 119	0.23 126	0.30 131	0.23 125	0.30 130	0.23 126

HGLStereo	0.27 111	0.25 105	0.21 108	0.35 141	0.21 119	0.35 140	0.21 119	0.34 130	0.21 117	0.39 126	0.21 119	0.34 137	0.21 120	0.22 119	0.21 119	0.21 114	0.35 139	0.22 122	0.35 138	0.22 122	0.35 134	0.22 120	0.21 116	0.21 120	0.35 139	0.21 119	0.35 138	0.21 120

iResNet_ROB	0.28 116	0.32 122	0.24 118	0.33 135	0.26 129	0.32 135	0.24 125	0.33 124	0.25 126	0.33 109	0.24 128	0.35 140	0.24 127	0.23 124	0.24 129	0.25 123	0.32 134	0.24 128	0.36 141	0.24 129	0.32 128	0.28 139	0.24 124	0.24 128	0.32 133	0.24 127	0.33 132	0.24 127

IGEV-FE	0.29 117	2.85 286	0.36 148	0.20 94	0.17 102	0.19 92	0.17 101	0.37 138	0.17 100	0.19 79	0.17 99	0.19 94	0.17 101	0.17 100	0.17 102	0.17 99	0.19 95	0.17 101	0.19 92	0.17 102	0.19 91	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.19 91	0.17 101	0.19 89	0.17 102

IMH-64-1	0.29 117	0.23 93	0.23 113	0.23 108	0.22 120	0.22 101	0.23 123	0.22 95	0.22 120	2.02 267	0.23 125	0.23 108	0.22 122	0.23 124	0.23 125	0.23 119	0.23 107	0.22 122	0.23 107	0.22 122	0.22 100	0.22 120	0.22 119	0.22 123	0.22 101	0.22 122	0.22 99	0.22 122

IMH-64	0.29 117	0.23 93	0.23 113	0.23 108	0.22 120	0.22 101	0.23 123	0.22 95	0.22 120	2.02 267	0.23 125	0.23 108	0.22 122	0.23 124	0.23 125	0.23 119	0.23 107	0.22 122	0.23 107	0.22 122	0.22 100	0.22 120	0.22 119	0.22 123	0.22 101	0.22 122	0.22 99	0.22 122

UPFNet	0.29 117	0.24 101	0.16 86	0.24 113	0.16 98	0.24 114	0.16 99	0.23 103	0.16 95	1.19 228	0.16 97	0.23 108	0.16 98	0.17 100	0.16 98	0.89 249	0.24 112	0.16 97	0.24 113	0.18 112	1.20 262	0.16 99	0.17 96	0.16 98	0.24 113	0.16 99	0.24 110	0.16 96

WAO-6	0.30 121	0.22 88	0.23 113	0.22 100	0.23 125	0.23 110	0.22 121	0.22 95	0.23 123	2.21 277	0.22 122	0.22 102	0.22 122	0.22 119	0.22 123	0.23 119	0.22 102	0.23 127	0.22 99	0.22 122	0.22 100	0.22 120	0.22 119	0.22 123	0.23 107	0.23 125	0.22 99	0.22 122

anonymity	0.30 121	0.34 124	0.27 123	0.33 135	0.27 134	0.33 136	0.28 140	0.33 124	0.28 140	0.33 109	0.28 141	0.33 135	0.28 138	0.28 142	0.28 142	0.28 136	0.34 136	0.28 137	0.34 136	0.28 139	0.34 130	0.27 133	0.27 131	0.27 137	0.34 136	0.28 137	0.34 136	0.28 139

iRaft-Stereo_20w	0.30 121	0.46 151	0.27 123	0.34 137	0.26 129	0.35 140	0.28 140	0.34 130	0.26 133	0.34 112	0.26 134	0.34 137	0.26 134	0.26 130	0.26 135	0.26 126	0.34 136	0.26 133	0.34 136	0.26 134	0.34 130	0.26 132	0.26 129	0.26 133	0.34 136	0.26 132	0.34 136	0.26 133

MMNet	0.30 121	0.24 101	0.17 91	0.24 113	0.17 102	0.24 114	0.17 101	0.23 103	0.18 111	1.21 231	0.17 99	0.23 108	0.17 101	0.17 100	0.17 102	0.89 249	0.24 112	0.17 101	0.24 113	0.17 102	1.22 264	0.16 99	0.17 96	0.17 99	0.24 113	0.17 101	0.24 110	0.17 102

delet	0.30 121	0.24 101	0.17 91	0.24 113	0.17 102	0.24 114	0.17 101	0.23 103	0.16 95	1.21 231	0.17 99	0.24 115	0.17 101	0.17 100	0.17 102	0.91 253	0.24 112	0.17 101	0.24 113	0.17 102	1.23 266	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.24 113	0.17 101	0.24 110	0.17 102

psm_up	0.30 121	0.24 101	0.17 91	0.25 118	0.17 102	0.24 114	0.17 101	0.24 107	0.17 100	1.20 230	0.17 99	0.23 108	0.17 101	0.17 100	0.18 110	0.90 252	0.24 112	0.17 101	0.25 120	0.17 102	1.24 269	0.17 103	0.17 96	0.17 99	0.24 113	0.17 101	0.24 110	0.17 102

MLCV	0.30 121	0.33 123	0.28 126	0.34 137	0.28 138	0.33 136	0.28 140	0.33 124	0.29 148	0.33 109	0.27 138	0.33 135	0.28 138	0.26 130	0.29 150	0.28 136	0.33 135	0.28 137	0.33 133	0.28 139	0.33 129	0.27 133	0.28 136	0.28 141	0.33 134	0.28 137	0.33 132	0.28 139

DN-CSS_ROB	0.30 121	0.34 124	0.29 131	0.34 137	0.27 134	0.34 138	0.28 140	0.33 124	0.27 135	0.34 112	0.27 138	0.34 137	0.28 138	0.29 144	0.27 138	0.26 126	0.35 139	0.29 146	0.33 133	0.28 139	0.34 130	0.28 139	0.28 136	0.27 137	0.34 136	0.28 137	0.33 132	0.28 139

UNDER WATER-64	0.31 129	0.25 105	0.25 119	0.26 124	0.26 129	0.25 122	0.26 129	0.25 108	0.26 133	1.69 252	0.26 134	0.25 119	0.25 128	0.25 128	0.26 135	0.26 126	0.25 120	0.26 133	0.26 124	0.26 134	0.25 114	0.25 126	0.25 125	0.25 129	0.26 126	0.26 132	0.25 119	0.26 133

LG-Stereo_L2	0.32 130	0.45 147	0.36 148	0.37 147	0.27 134	0.37 149	0.27 133	0.43 158	0.27 135	0.36 120	0.31 157	0.36 146	0.27 136	0.27 137	0.27 138	0.30 148	0.37 147	0.27 136	0.37 145	0.27 138	0.37 140	0.27 133	0.27 131	0.27 137	0.37 145	0.27 135	0.37 144	0.27 136

CASnet	0.32 130	0.53 167	0.34 145	0.27 126	0.31 158	0.34 138	0.29 153	0.31 122	0.32 155	0.25 98	0.31 157	0.27 128	0.40 184	0.45 188	0.27 138	0.30 148	0.26 127	0.40 183	0.28 129	0.37 173	0.28 124	0.39 181	0.29 144	0.40 187	0.29 130	0.28 137	0.24 110	0.30 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 130	0.45 147	0.29 131	0.36 145	0.29 148	0.36 145	0.29 153	0.36 137	0.29 148	0.35 114	0.29 149	0.35 140	0.28 138	0.27 137	0.28 142	0.28 136	0.35 139	0.28 137	0.35 138	0.28 139	0.35 134	0.28 139	0.29 144	0.29 151	0.36 141	0.29 152	0.36 141	0.29 150

RSM	0.33 133	0.36 128	0.31 140	0.39 162	0.32 160	0.36 145	0.30 158	0.35 133	0.38 172	0.35 114	0.31 157	0.35 140	0.30 152	0.30 149	0.31 157	0.30 148	0.36 144	0.31 155	0.36 141	0.30 155	0.36 138	0.31 156	0.31 154	0.31 157	0.36 141	0.31 158	0.36 141	0.31 159

SQANet	0.33 133	0.28 115	0.28 126	0.28 130	0.28 138	0.29 131	0.28 140	0.28 116	0.28 140	1.59 249	0.28 141	0.28 130	0.28 138	0.28 142	0.28 142	0.28 136	0.28 130	0.28 137	0.29 130	0.28 139	0.28 124	0.28 139	0.28 136	0.28 141	0.28 129	0.28 137	0.28 128	0.28 139

DGSMNet	0.33 133	0.42 142	0.28 126	0.40 163	0.28 138	0.40 163	0.28 140	0.40 151	0.28 140	0.40 134	0.28 141	0.39 155	0.28 138	0.27 137	0.28 142	0.28 136	0.40 164	0.28 137	0.42 170	0.29 148	0.41 158	0.31 156	0.29 144	0.28 141	0.41 163	0.28 137	0.42 167	0.29 150

gcap_with_dpt	0.34 136	0.42 142	0.29 131	0.42 174	0.29 148	0.42 171	0.29 153	0.39 147	0.29 148	0.39 126	0.29 149	0.39 155	0.29 147	0.29 144	0.29 150	0.28 136	0.42 171	0.29 146	0.42 170	0.29 148	0.42 163	0.28 139	0.28 136	0.28 141	0.41 163	0.28 137	0.41 161	0.28 139

castereo	0.34 136	1.59 251	1.39 272	0.17 86	0.15 94	0.18 87	0.26 129	1.74 270	0.17 100	0.19 79	0.18 114	0.18 91	0.20 116	0.20 112	0.22 123	0.21 114	0.18 90	0.17 101	0.19 92	0.16 98	0.18 87	0.20 118	0.17 96	0.21 120	0.19 91	0.17 101	0.19 89	0.16 96

GCAP-BAT	0.34 136	0.42 142	0.29 131	0.42 174	0.29 148	0.42 171	0.29 153	0.39 147	0.29 148	0.39 126	0.29 149	0.39 155	0.29 147	0.29 144	0.29 150	0.28 136	0.42 171	0.29 146	0.42 170	0.29 148	0.42 163	0.28 139	0.28 136	0.28 141	0.41 163	0.28 137	0.41 161	0.28 139

RAFT-Test	0.34 136	0.45 147	0.30 137	0.38 151	0.32 160	0.40 163	0.32 162	0.39 147	0.32 155	0.39 126	0.30 154	0.37 148	0.29 147	0.30 149	0.30 154	0.29 146	0.38 150	0.30 152	0.38 149	0.29 148	0.38 143	0.29 151	0.29 144	0.30 155	0.38 148	0.30 155	0.38 146	0.30 156

RAFT + AFF	0.34 136	0.29 116	0.32 143	0.31 133	0.30 155	0.39 160	0.32 162	0.39 147	0.30 152	0.39 126	0.32 160	0.39 155	0.32 157	0.35 158	0.36 167	0.32 157	0.38 150	0.31 155	0.38 149	0.31 159	0.38 143	0.28 139	0.37 172	0.34 164	0.38 148	0.30 155	0.38 146	0.28 139

ETE_ROB	0.35 141	0.35 127	0.35 146	0.35 141	0.35 168	0.35 140	0.35 165	0.35 133	0.35 164	0.35 114	0.35 166	0.35 140	0.35 164	0.35 158	0.35 163	0.35 163	0.35 139	0.35 165	0.35 138	0.35 167	0.35 134	0.35 163	0.35 163	0.35 168	0.35 139	0.35 165	0.35 138	0.35 166

VIP-Stereo	0.36 142	2.00 260	1.11 256	0.26 124	0.16 98	0.24 114	0.15 94	2.00 280	0.23 123	0.24 92	0.15 93	0.23 108	0.16 98	0.16 98	0.16 98	0.15 95	0.24 112	0.15 95	0.24 113	0.16 98	0.24 110	0.15 95	0.15 91	0.20 116	0.24 113	0.15 94	0.24 110	0.15 93

GREAT-IGEV	0.36 142	0.46 151	0.33 144	0.43 176	0.30 155	0.43 176	0.30 158	0.45 161	0.30 152	0.42 142	0.30 154	0.43 171	0.30 152	0.30 149	0.30 154	0.30 148	0.43 173	0.30 152	0.43 173	0.30 155	0.43 166	0.30 154	0.30 152	0.30 155	0.43 171	0.30 155	0.43 169	0.30 156
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
EKT-Stereo	0.36 142	0.50 164	0.30 137	0.40 163	0.29 148	0.40 163	0.29 153	0.35 133	0.30 152	0.47 152	0.30 154	0.35 140	0.32 157	0.29 144	0.34 161	0.33 159	0.59 205	0.31 155	0.39 160	0.29 148	0.37 140	0.38 172	0.29 144	0.31 157	0.58 210	0.28 137	0.51 195	0.29 150

GEStereo_RVC	0.36 142	0.23 93	0.18 96	0.23 108	0.18 112	0.23 110	0.19 115	0.22 95	0.19 113	0.24 92	0.20 117	0.24 115	0.18 114	0.18 107	0.18 110	0.21 114	0.25 120	0.18 114	0.22 99	0.18 112	0.23 107	0.18 114	0.19 113	0.20 116	0.23 107	0.20 116	4.43 322	0.19 115

DMCA	0.36 142	0.38 130	0.37 150	0.35 141	0.35 168	0.35 140	0.36 171	0.35 133	0.36 169	0.36 120	0.37 175	0.36 146	0.36 169	0.36 163	0.35 163	0.37 168	0.36 144	0.36 167	0.36 141	0.36 171	0.36 138	0.35 163	0.36 168	0.36 171	0.37 145	0.36 168	0.36 141	0.36 171

DDF-Stereo	0.37 147	0.57 177	0.50 190	0.40 163	0.32 160	0.40 163	0.32 162	0.53 185	0.32 155	0.39 126	0.32 160	0.39 155	0.32 157	0.32 152	0.32 159	0.32 157	0.40 164	0.32 159	0.40 161	0.32 160	0.40 157	0.32 159	0.32 155	0.32 159	0.40 158	0.32 160	0.40 157	0.32 161

XPNet_ROB	0.37 147	0.37 129	0.37 150	0.37 147	0.37 174	0.37 149	0.37 176	0.37 138	0.37 171	0.37 122	0.37 175	0.37 148	0.37 171	0.37 165	0.37 170	0.37 168	0.37 147	0.37 172	0.37 145	0.37 173	0.37 140	0.37 169	0.37 172	0.37 177	0.37 145	0.37 174	0.37 144	0.37 174

GIP-stereo	0.38 149	0.56 174	0.40 156	0.45 180	0.33 163	0.44 178	0.35 165	0.49 175	0.33 159	0.43 143	0.32 160	0.42 167	0.31 154	0.33 153	0.33 160	0.34 160	0.40 164	0.32 159	0.40 161	0.32 160	0.43 166	0.38 172	0.33 158	0.32 159	0.43 171	0.32 160	0.42 167	0.34 165

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 149	1.06 217	0.54 198	0.59 212	0.27 134	0.46 180	0.27 133	0.46 162	0.27 135	0.46 149	0.27 138	0.46 175	0.26 134	0.27 137	0.27 138	0.26 126	0.46 176	0.26 133	0.45 176	0.30 155	0.46 170	0.27 133	0.27 131	0.27 137	0.46 175	0.27 135	0.45 172	0.26 133

CES	0.38 149	0.34 124	0.44 168	0.43 176	0.33 163	0.37 149	0.44 196	0.37 138	0.38 172	0.45 146	0.35 166	0.35 140	0.41 185	0.45 188	0.36 167	0.36 165	0.36 144	0.45 194	0.43 173	0.35 167	0.34 130	0.46 193	0.36 168	0.36 171	0.42 170	0.34 164	0.35 138	0.38 177

PML	0.39 152	0.56 174	0.29 131	0.55 206	0.28 138	0.56 208	0.28 140	0.51 182	0.28 140	0.50 158	0.28 141	0.51 196	0.28 138	0.29 144	0.28 142	0.29 146	0.56 203	0.29 146	0.57 211	0.28 139	0.56 201	0.28 139	0.28 136	0.29 151	0.56 207	0.28 137	0.56 204	0.28 139

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 153	2.14 269	1.91 297	0.20 94	0.18 112	0.19 92	0.17 101	2.23 283	0.19 113	0.24 92	0.21 119	0.19 94	0.21 120	0.20 112	0.18 110	0.20 112	0.20 96	0.18 114	0.20 95	0.19 117	0.19 91	0.17 103	0.18 110	0.17 99	0.20 95	0.20 116	0.21 97	0.19 115

quiztm	0.41 154	0.45 147	0.40 156	0.44 178	0.39 183	0.45 179	0.39 186	0.44 160	0.40 181	0.45 146	0.39 186	0.45 174	0.39 183	0.39 176	0.40 185	0.39 179	0.45 175	0.40 183	0.45 176	0.39 184	0.44 168	0.39 181	0.39 182	0.39 185	0.44 173	0.39 184	0.44 171	0.39 183

GASTEREO	0.41 154	0.54 168	0.44 168	0.48 190	0.35 168	0.48 192	0.35 165	0.53 185	0.35 164	0.46 149	0.35 166	0.46 175	0.35 164	0.35 158	0.35 163	0.35 163	0.47 180	0.35 165	0.47 182	0.35 167	0.47 174	0.38 172	0.35 163	0.35 168	0.48 186	0.35 165	0.47 177	0.35 166

GwcNet-ADL	0.41 154	0.41 136	0.41 159	0.41 170	0.41 186	0.41 167	0.41 188	0.41 153	0.41 185	0.41 135	0.41 189	0.41 163	0.41 185	0.41 178	0.41 188	0.41 181	0.41 167	0.41 186	0.41 166	0.41 187	0.41 158	0.41 186	0.41 185	0.41 188	0.41 163	0.41 187	0.41 161	0.41 187

PSMNet-ADL	0.41 154	0.41 136	0.41 159	0.41 170	0.41 186	0.41 167	0.41 188	0.41 153	0.41 185	0.41 135	0.41 189	0.41 163	0.41 185	0.41 178	0.41 188	0.41 181	0.41 167	0.41 186	0.41 166	0.41 187	0.41 158	0.41 186	0.41 185	0.41 188	0.41 163	0.41 187	0.41 161	0.41 187

GANet-ADL	0.41 154	0.41 136	0.41 159	0.41 170	0.41 186	0.41 167	0.41 188	0.41 153	0.41 185	0.41 135	0.41 189	0.41 163	0.41 185	0.41 178	0.41 188	0.41 181	0.41 167	0.41 186	0.41 166	0.41 187	0.41 158	0.41 186	0.41 185	0.41 188	0.41 163	0.41 187	0.41 161	0.41 187

ADLNet	0.41 154	0.41 136	0.41 159	0.41 170	0.41 186	0.41 167	0.41 188	0.41 153	0.41 185	0.41 135	0.41 189	0.41 163	0.41 185	0.41 178	0.41 188	0.41 181	0.41 167	0.41 186	0.41 166	0.41 187	0.41 158	0.41 186	0.41 185	0.41 188	0.41 163	0.41 187	0.41 161	0.41 187

GEAStereo	0.42 160	0.55 170	0.44 168	0.48 190	0.35 168	0.48 192	0.35 165	0.54 187	0.35 164	0.47 152	0.36 169	0.47 180	0.41 185	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.51 195	0.36 167	0.51 200	0.38 177	0.48 181	0.35 163	0.35 163	0.36 171	0.52 198	0.37 174	0.48 183	0.36 171

GSStereo	0.42 160	0.56 174	0.44 168	0.48 190	0.36 173	0.48 192	0.36 171	0.54 187	0.36 169	0.47 152	0.36 169	0.47 180	0.36 169	0.36 163	0.35 163	0.36 165	0.48 185	0.36 167	0.48 189	0.36 171	0.48 181	0.36 168	0.36 168	0.36 171	0.48 186	0.36 168	0.48 183	0.35 166

gasm-f	0.42 160	0.55 170	0.44 168	0.48 190	0.35 168	0.48 192	0.35 165	0.54 187	0.35 164	0.47 152	0.36 169	0.47 180	0.41 185	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.51 195	0.36 167	0.51 200	0.38 177	0.48 181	0.35 163	0.35 163	0.36 171	0.52 198	0.37 174	0.48 183	0.36 171

DEFOM-Stereo	0.43 163	1.60 253	1.47 277	0.30 131	0.28 138	0.31 133	0.28 140	1.65 268	0.25 126	0.29 107	0.26 134	0.30 133	0.29 147	0.27 137	0.26 135	0.26 126	0.30 132	0.29 146	0.30 132	0.26 134	0.29 126	0.29 151	0.27 131	0.26 133	0.30 131	0.29 152	0.30 130	0.29 150

GES	0.43 163	0.41 136	0.31 140	0.35 141	0.30 155	0.47 186	0.28 140	0.33 124	0.28 140	0.35 114	0.29 149	2.95 303	0.38 174	0.35 158	0.30 154	0.34 160	0.34 136	0.30 152	0.33 133	0.30 155	0.35 134	0.30 154	0.33 158	0.33 162	0.33 134	0.31 158	0.33 132	0.29 150

MSCF	0.44 165	0.60 183	0.47 176	0.50 198	0.40 184	0.50 199	0.38 179	0.57 195	0.38 172	0.48 156	0.38 178	0.48 188	0.38 174	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.49 190	0.38 175	0.49 193	0.39 184	0.50 189	0.38 172	0.38 176	0.38 178	0.49 191	0.38 178	0.49 191	0.38 177

LG-Stereo_L1	0.44 165	0.58 180	0.49 189	0.51 201	0.38 178	0.51 201	0.38 179	0.56 193	0.38 172	0.50 158	0.38 178	0.50 193	0.38 174	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.52 197	0.38 175	0.52 203	0.38 177	0.51 191	0.38 172	0.38 176	0.38 178	0.52 198	0.38 178	0.51 195	0.40 185

FCDSN-DC	0.44 165	0.31 120	0.35 146	0.34 137	0.28 138	0.35 140	0.30 158	0.32 123	0.25 126	1.32 237	0.24 128	1.00 248	0.32 157	0.35 158	0.34 161	0.30 148	0.72 219	0.37 172	0.48 189	0.32 160	0.53 197	0.49 208	0.23 123	0.29 151	0.50 192	0.42 192	0.61 211	0.71 243
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LG-Stereo_Zeroshot	0.45 168	0.57 177	0.45 174	0.54 203	0.37 174	0.53 205	0.37 176	0.56 193	0.40 181	0.53 164	0.38 178	0.53 200	0.37 171	0.37 165	0.37 170	0.37 168	0.55 200	0.38 175	0.53 205	0.37 173	0.53 197	0.37 169	0.37 172	0.39 185	0.54 203	0.37 174	0.54 201	0.37 174

WAO-7	0.46 169	0.38 130	0.38 152	0.38 151	0.38 178	0.38 153	0.38 179	0.38 141	0.38 172	2.57 293	0.38 178	0.38 151	0.38 174	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.38 150	0.38 175	0.38 149	0.38 177	0.38 143	0.38 172	0.38 176	0.38 178	0.38 148	0.38 178	0.38 146	0.38 177

Venus	0.46 169	0.38 130	0.40 156	0.38 151	0.38 178	0.39 160	0.38 179	0.38 141	0.38 172	2.71 295	0.38 178	0.38 151	0.38 174	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.38 150	0.38 175	0.38 149	0.38 177	0.38 143	0.38 172	0.38 176	0.38 178	0.38 148	0.38 178	0.39 156	0.38 177

HanzoNet	0.47 171	0.39 134	0.38 152	0.38 151	0.38 178	0.38 153	0.38 179	0.40 151	0.38 172	2.63 294	0.38 178	0.38 151	0.38 174	0.38 167	0.38 172	0.39 179	0.38 150	0.38 175	0.38 149	0.42 192	0.38 143	0.39 181	0.39 182	0.38 178	0.38 148	0.38 178	0.38 146	0.39 183

IMH	0.47 171	0.40 135	0.39 155	0.38 151	0.38 178	0.38 153	0.38 179	0.38 141	0.40 181	2.79 297	0.38 178	0.38 151	0.38 174	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.39 160	0.38 175	0.38 149	0.40 186	0.38 143	0.38 172	0.38 176	0.38 178	0.38 148	0.38 178	0.38 146	0.38 177

LL-Strereo2	0.47 171	2.60 282	0.51 194	0.38 151	0.28 138	0.37 149	0.28 140	0.55 191	0.35 164	0.44 145	0.34 165	0.44 173	0.34 162	0.34 154	0.36 167	0.36 165	0.47 180	0.36 167	0.47 182	0.35 167	0.47 174	0.35 163	0.35 163	0.35 168	0.46 175	0.35 165	0.47 177	0.35 166

DN	0.50 174	0.59 182	0.44 168	0.59 212	0.44 194	0.59 212	0.44 196	0.57 195	0.44 192	0.57 168	0.44 195	0.57 205	0.44 193	0.44 186	0.44 195	0.44 188	0.59 205	0.44 193	0.59 212	0.44 195	0.59 205	0.44 192	0.44 191	0.44 195	0.59 212	0.44 195	0.59 207	0.44 193

GMOStereo	0.50 174	0.44 145	2.38 307	0.40 163	0.34 165	0.42 171	0.36 171	1.96 275	0.34 160	0.41 135	0.36 169	0.42 167	0.35 164	0.34 154	0.38 172	0.31 153	0.39 160	0.34 161	0.40 161	0.33 164	0.39 152	0.33 160	0.33 158	0.34 164	0.40 158	0.36 168	0.40 157	0.32 161

error version	0.50 174	0.44 145	2.38 307	0.40 163	0.34 165	0.42 171	0.36 171	1.96 275	0.34 160	0.41 135	0.36 169	0.42 167	0.35 164	0.34 154	0.38 172	0.31 153	0.39 160	0.34 161	0.40 161	0.33 164	0.39 152	0.33 160	0.33 158	0.34 164	0.40 158	0.36 168	0.40 157	0.32 161

SANet	0.50 174	0.50 164	0.50 190	0.50 198	0.50 214	0.50 199	0.50 214	0.50 179	0.50 213	0.50 158	0.50 213	0.50 193	0.50 211	0.50 206	0.50 215	0.50 210	0.50 193	0.50 213	0.50 197	0.50 215	0.50 189	0.50 214	0.50 208	0.50 212	0.50 192	0.50 215	0.50 193	0.50 209

PDISCO_ROB	0.50 174	0.15 68	0.11 62	0.16 82	3.16 316	0.13 65	0.12 82	0.14 62	0.12 80	0.15 58	0.11 65	2.55 302	0.11 66	2.20 300	0.13 87	0.12 80	0.16 82	0.10 53	0.14 65	0.12 84	0.15 75	0.12 83	0.12 80	0.12 82	0.15 72	0.10 52	2.75 303	0.09 51

otaku	0.52 179	0.46 151	0.48 183	0.46 181	0.46 196	0.46 180	0.46 198	0.46 162	0.47 201	1.88 256	0.46 198	0.46 175	0.46 197	0.46 190	0.46 198	0.46 191	0.47 180	0.46 195	0.46 178	0.46 198	0.47 174	0.46 193	0.46 193	0.46 198	0.47 181	0.46 197	0.46 173	0.47 198

HaxPig	0.52 179	0.48 160	0.47 176	0.47 186	0.47 200	0.47 186	0.47 202	0.47 168	0.47 201	1.80 253	0.47 202	0.47 180	0.47 200	0.47 194	0.47 202	0.47 198	0.47 180	0.47 202	0.47 182	0.47 203	0.47 174	0.47 201	0.47 199	0.47 202	0.47 181	0.47 204	0.47 177	0.47 198

UNDER WATER	0.52 179	0.47 157	0.47 176	0.47 186	0.47 200	0.47 186	0.47 202	0.47 168	0.47 201	1.90 257	0.47 202	0.47 180	0.47 200	0.47 194	0.47 202	0.47 198	0.46 176	0.47 202	0.47 182	0.47 203	0.46 170	0.47 201	0.47 199	0.48 206	0.47 181	0.47 204	0.47 177	0.47 198

Dean	0.52 179	0.46 151	0.48 183	0.46 181	0.46 196	0.46 180	0.46 198	0.46 162	0.46 196	1.90 257	0.46 198	0.47 180	0.46 197	0.46 190	0.46 198	0.46 191	0.48 185	0.46 195	0.46 178	0.46 198	0.46 170	0.46 193	0.46 193	0.46 198	0.46 175	0.46 197	0.46 173	0.46 195

Ntro	0.53 183	0.47 157	0.50 190	0.46 181	0.48 206	0.47 186	0.47 202	0.46 162	0.46 196	2.05 269	0.47 202	0.47 180	0.49 209	0.47 194	0.47 202	0.46 191	0.48 185	0.46 195	0.49 193	0.46 198	0.47 174	0.46 193	0.46 193	0.47 202	0.46 175	0.46 197	0.47 177	0.47 198

RainbowNet	0.53 183	0.48 160	0.48 183	0.48 190	0.48 206	0.48 192	0.48 207	0.48 171	0.48 206	1.92 259	0.48 208	0.48 188	0.48 204	0.48 200	0.48 208	0.48 202	0.48 185	0.48 206	0.48 189	0.48 207	0.48 181	0.48 204	0.48 203	0.48 206	0.48 186	0.48 208	0.48 183	0.48 205

LVE	0.53 183	0.47 157	0.48 183	0.47 186	0.47 200	0.47 186	0.47 202	0.48 171	0.47 201	1.96 264	0.47 202	0.47 180	0.47 200	0.47 194	0.47 202	0.47 198	0.47 180	0.47 202	0.47 182	0.47 203	0.47 174	0.47 201	0.47 199	0.47 202	0.47 181	0.47 204	0.47 177	0.47 198

ACVNet_1	0.53 183	0.46 151	0.48 183	0.47 186	0.47 200	0.46 180	0.48 207	0.48 171	0.48 206	2.07 270	0.47 202	0.48 188	0.48 204	0.47 194	0.47 202	0.46 191	0.49 190	0.47 202	0.47 182	0.47 203	0.48 181	0.46 193	0.46 193	0.48 206	0.47 181	0.47 204	0.48 183	0.47 198

ACVNet-4b	0.53 183	0.46 151	0.47 176	0.46 181	0.46 196	0.46 180	0.46 198	0.46 162	0.46 196	2.17 273	0.46 198	0.46 175	0.47 200	0.46 190	0.46 198	0.46 191	0.46 176	0.46 195	0.46 178	0.46 198	0.46 170	0.46 193	0.46 193	0.47 202	0.46 175	0.46 197	0.46 173	0.46 195

AIO-test2	0.54 188	0.65 187	0.55 201	0.60 214	0.50 214	0.60 213	0.49 210	0.65 201	0.48 206	0.60 171	0.49 211	0.59 206	0.50 211	0.50 206	0.49 212	0.49 206	0.60 207	0.50 213	0.60 214	0.49 212	0.60 206	0.49 208	0.50 208	0.51 214	0.60 214	0.48 208	0.60 208	0.50 209

AIO-test1	0.54 188	0.64 186	0.54 198	0.60 214	0.49 210	0.61 215	0.49 210	0.64 200	0.49 211	0.59 169	0.48 208	0.60 208	0.50 211	0.48 200	0.48 208	0.48 202	0.60 207	0.48 206	0.60 214	0.48 207	0.60 206	0.49 208	0.49 205	0.49 210	0.59 212	0.49 212	0.60 208	0.49 206

notaker	0.54 188	0.48 160	0.48 183	0.48 190	0.48 206	0.48 192	0.49 210	0.48 171	0.48 206	1.95 263	0.48 208	0.48 188	0.48 204	0.48 200	0.48 208	0.48 202	0.48 185	0.48 206	0.48 189	0.48 207	0.49 187	0.48 204	0.48 203	0.49 210	0.48 186	0.48 208	0.48 183	0.49 206

ACVNet_2	0.55 191	0.49 163	0.50 190	0.49 196	0.49 210	0.49 198	0.49 210	0.49 175	0.49 211	2.14 272	0.49 211	0.50 193	0.49 209	0.49 203	0.49 212	0.49 206	0.50 193	0.49 212	0.50 197	0.49 212	0.49 187	0.49 208	0.49 205	0.50 212	0.50 192	0.49 212	0.50 193	0.49 206

CFNet	0.55 191	0.25 105	0.18 96	0.25 118	0.18 112	0.25 122	0.18 114	0.25 108	0.18 111	0.25 98	0.18 114	0.25 119	0.18 114	0.18 107	0.18 110	0.18 108	0.25 120	0.18 114	0.25 120	0.18 112	5.31 333	4.36 333	0.18 110	0.18 113	0.25 121	0.18 113	0.25 119	0.18 113

PSMNet_ROB	0.55 191	0.55 170	0.56 204	0.56 207	0.55 218	0.56 208	0.55 218	0.55 191	0.55 217	0.55 165	0.55 218	0.55 202	0.55 219	0.55 209	0.56 220	0.55 214	0.55 200	0.55 219	0.55 208	0.55 218	0.55 200	0.55 217	0.55 213	0.55 220	0.55 204	0.55 220	0.55 202	0.55 216

PointNet	0.56 194	0.69 189	0.47 176	0.69 223	0.47 200	0.69 221	0.47 202	0.70 205	0.47 201	0.69 176	0.47 202	0.69 217	0.48 204	0.47 194	0.47 202	0.47 198	0.70 215	0.48 206	0.70 219	0.48 207	0.69 215	0.48 204	0.47 199	0.48 206	0.70 219	0.48 208	0.69 216	0.47 198

IER	0.56 194	2.72 285	2.20 301	0.38 151	0.29 148	0.38 153	0.27 133	2.77 300	0.27 135	0.38 123	0.28 141	0.37 148	0.25 128	0.26 130	0.25 130	0.26 126	0.38 150	0.29 146	0.38 149	0.25 130	0.39 152	0.25 126	0.29 144	0.29 151	0.40 158	0.25 128	0.38 146	0.25 128

LG-Stereo	0.57 196	0.58 180	0.43 166	0.54 203	0.65 229	0.95 241	0.69 243	0.69 203	0.38 172	0.52 162	0.37 175	0.53 200	0.37 171	0.68 236	0.73 245	0.72 240	0.70 215	0.37 172	0.54 207	0.37 173	0.54 199	0.37 169	0.37 172	0.56 221	0.95 242	0.59 225	0.84 230	0.37 174

CASS	0.58 197	0.89 203	0.55 201	0.56 207	0.55 218	0.60 213	0.57 224	0.57 195	0.56 219	0.55 165	0.56 219	0.56 203	0.50 211	0.63 221	0.56 220	0.56 217	0.62 210	0.62 228	0.59 212	0.56 220	0.56 201	0.48 204	0.60 220	0.56 221	0.57 209	0.60 227	0.57 206	0.59 221
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 198	0.29 116	0.22 109	0.27 126	5.05 338	0.30 132	0.21 119	0.28 116	0.21 117	0.27 106	0.21 119	0.27 128	0.20 116	0.21 116	0.21 119	0.21 114	0.27 129	0.21 121	0.27 128	0.21 121	0.27 122	0.23 125	0.21 116	0.21 120	0.27 128	0.21 119	5.06 330	0.22 122

LMCR-Stereo	0.61 199	0.61 184	0.61 211	0.61 217	0.61 225	0.67 220	0.61 229	0.61 198	0.61 226	0.61 172	0.61 226	0.61 209	0.61 226	0.61 217	0.61 227	0.61 221	0.61 209	0.61 227	0.61 216	0.61 226	0.61 208	0.61 224	0.61 221	0.61 230	0.61 216	0.61 228	0.61 211	0.61 227

AANet_RVC	0.61 199	0.31 120	5.05 327	0.31 133	0.19 116	0.24 114	0.20 117	5.86 323	0.20 115	0.24 92	0.18 114	0.25 119	0.20 116	0.23 124	0.21 119	0.18 108	0.37 147	0.18 114	0.24 113	0.19 117	0.25 114	0.19 117	0.19 113	0.19 115	0.24 113	0.15 94	0.24 110	0.20 117

iRaftStereo_RVC	0.62 201	1.76 256	2.24 303	0.52 202	0.37 174	0.53 205	0.38 179	2.51 294	0.38 172	0.51 161	0.38 178	0.51 196	0.38 174	0.38 167	0.38 172	0.38 171	0.52 197	0.38 175	0.52 203	0.38 177	0.52 194	0.38 172	0.38 176	0.38 178	0.52 198	0.39 184	0.52 198	0.38 177

ARAFT	0.64 202	0.74 194	0.62 212	0.70 227	0.56 220	0.72 224	0.55 218	0.72 208	0.54 216	0.73 181	0.56 219	0.72 221	0.56 221	0.56 211	0.62 228	0.63 223	0.73 220	0.53 218	0.73 223	0.54 217	0.72 217	0.65 227	0.62 222	0.56 221	0.72 222	0.54 218	0.72 219	0.57 218

test_1	0.65 203	4.37 301	2.38 307	0.40 163	0.34 165	0.42 171	0.36 171	1.96 275	0.34 160	0.41 135	0.36 169	0.42 167	0.35 164	0.34 154	0.38 172	0.31 153	0.39 160	0.34 161	0.40 161	0.33 164	0.39 152	0.33 160	0.33 158	0.34 164	0.40 158	0.36 168	0.40 157	0.32 161

zero-FE	0.66 204	0.80 197	0.56 204	0.79 231	0.58 222	0.82 229	0.55 218	0.76 210	0.56 219	0.75 183	0.58 223	0.75 225	0.59 224	0.57 212	0.56 220	0.55 214	0.79 224	0.55 219	0.78 228	0.55 218	0.85 226	0.58 219	0.55 213	0.57 225	0.80 228	0.57 222	0.80 224	0.57 218

HH	0.66 204	2.13 264	0.47 176	0.37 147	0.29 148	0.36 145	0.27 133	0.49 175	0.44 192	0.78 184	0.68 237	0.67 214	0.90 253	0.62 218	0.90 253	0.53 212	0.88 232	0.48 206	0.37 145	0.29 148	0.63 211	0.66 230	0.66 225	0.51 214	1.06 258	0.61 228	1.08 256	0.60 223

HanStereo	0.66 204	2.13 264	0.47 176	0.37 147	0.29 148	0.36 145	0.27 133	0.49 175	0.44 192	0.78 184	0.68 237	0.67 214	0.90 253	0.62 218	0.90 253	0.53 212	0.88 232	0.48 206	0.37 145	0.29 148	0.63 211	0.66 230	0.66 225	0.51 214	1.06 258	0.61 228	1.08 256	0.60 223

DSFCA	0.66 204	0.73 192	0.74 220	0.68 222	0.65 229	0.64 217	0.65 234	0.65 201	0.65 228	0.66 175	0.65 229	0.65 211	0.64 227	0.65 224	0.65 231	0.65 225	0.65 212	0.65 231	0.65 218	0.65 229	0.65 214	0.65 227	0.65 224	0.65 233	0.66 218	0.66 232	0.65 214	0.65 229

4D-IteraStereo	0.67 208	3.40 291	1.05 250	0.71 228	0.83 250	0.47 186	0.27 133	0.47 168	0.27 135	0.35 114	0.26 134	0.68 216	0.84 249	0.41 178	0.54 217	0.89 249	0.74 222	0.88 253	0.73 223	0.87 254	0.42 163	0.27 133	0.28 136	0.28 141	0.36 141	0.28 137	0.68 215	0.90 253

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 208	0.74 194	0.60 210	0.79 231	0.61 225	0.76 225	0.57 224	0.71 207	0.56 219	0.71 179	0.54 217	0.72 221	0.66 230	0.65 224	0.65 231	0.64 224	0.74 222	0.64 230	0.74 225	0.63 227	0.73 218	0.65 227	0.64 223	0.64 232	0.74 224	0.61 228	0.73 220	0.64 228

Occ-G	0.68 210	0.54 168	3.16 316	0.57 211	0.45 195	0.52 204	0.40 187	3.44 307	0.46 196	0.52 162	0.45 197	0.51 196	0.44 193	0.44 186	0.40 185	0.45 190	0.55 200	0.41 186	0.53 205	0.43 193	0.52 194	0.40 184	0.44 191	0.45 197	0.55 204	0.44 195	0.53 200	0.44 193

TorneroNet-64	0.69 211	0.65 187	0.30 137	0.27 126	0.47 200	0.28 130	0.35 165	0.34 130	0.80 244	7.93 340	0.29 149	0.30 133	0.31 154	0.81 246	0.28 142	0.27 135	0.29 131	0.28 137	0.85 234	0.83 252	0.62 210	0.28 139	0.30 152	0.28 141	0.52 198	0.29 152	0.29 129	0.27 136

DDUNet	0.69 211	0.84 201	0.59 209	0.84 237	0.59 223	0.87 235	0.57 224	0.84 215	0.59 225	0.82 191	0.58 223	0.85 234	0.57 222	0.59 216	0.59 224	0.57 218	0.87 231	0.59 224	0.85 234	0.59 225	0.85 226	0.59 222	0.59 218	0.59 226	0.87 233	0.59 225	0.84 230	0.59 221

UDG	0.70 213	0.87 202	0.56 204	0.87 238	0.59 223	0.84 232	0.59 227	0.85 216	0.57 222	0.84 193	0.59 225	0.84 233	0.60 225	0.58 213	0.60 225	0.59 219	0.85 230	0.59 224	0.87 236	0.58 222	0.87 228	0.60 223	0.57 217	0.59 226	0.87 233	0.58 224	0.86 233	0.60 223

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 213	6.91 315	0.46 175	0.46 181	0.46 196	0.46 180	0.46 198	0.46 162	0.46 196	0.46 149	0.46 198	0.46 175	0.46 197	0.46 190	0.46 198	0.46 191	0.46 176	0.46 195	0.46 178	0.46 198	0.47 174	0.46 193	0.46 193	0.46 198	0.46 175	0.46 197	0.46 173	0.46 195

HCRNet	0.71 215	6.06 313	3.15 315	0.50 198	0.22 120	0.21 100	0.15 94	3.04 302	0.34 160	0.43 143	0.33 164	0.43 171	0.33 161	0.15 94	0.14 92	0.14 91	0.21 99	0.17 101	0.47 182	0.20 119	0.21 97	0.16 99	0.32 155	0.33 162	0.50 192	0.33 163	0.49 191	0.28 139

AFF-stereo	0.71 215	0.73 192	0.65 214	0.82 235	0.63 228	0.83 230	0.63 231	0.73 209	0.65 228	0.82 191	0.73 243	0.74 224	0.64 227	0.63 221	0.62 228	0.62 222	0.73 220	0.63 229	0.74 225	0.72 243	0.80 220	0.58 219	0.70 239	0.71 246	0.79 226	0.69 242	0.78 222	0.72 244

DMCA-RVC	0.71 215	0.72 190	0.72 215	0.71 228	0.70 240	0.70 222	0.70 246	0.70 205	0.71 239	0.70 178	0.71 241	0.71 220	0.70 239	0.70 238	0.71 243	0.70 237	0.70 215	0.71 243	0.70 219	0.71 241	0.70 216	0.70 240	0.71 241	0.71 246	0.70 219	0.72 245	0.71 217	0.70 241

PA-Net	0.71 215	0.62 185	0.55 201	0.69 223	0.71 241	0.70 222	0.69 243	0.69 203	0.74 242	0.73 181	0.75 244	0.59 206	0.72 242	0.82 247	0.79 248	0.83 246	0.67 214	0.76 246	0.81 232	0.67 236	0.61 208	0.76 244	0.68 236	0.65 233	0.82 231	0.76 248	0.71 217	0.69 240
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 219	0.57 177	0.57 207	0.56 207	0.92 253	1.07 258	0.63 231	1.03 238	0.82 248	0.49 157	0.77 245	0.69 217	0.54 218	0.58 213	0.54 217	0.86 248	1.06 252	0.72 244	1.06 255	0.79 246	0.58 204	0.87 250	0.59 218	0.46 198	0.76 225	0.46 197	1.05 253	0.97 258

AEACV	0.74 219	0.52 166	3.10 313	0.60 214	0.48 206	0.56 208	0.48 207	3.02 301	0.83 249	0.61 172	0.62 227	0.72 221	0.50 211	0.49 203	0.49 212	0.48 202	0.58 204	0.50 213	0.55 208	0.48 207	0.56 201	0.50 214	0.50 208	0.51 214	0.58 210	0.51 217	0.60 208	0.51 212

MyStereo04	0.76 221	4.78 307	0.62 212	0.63 220	0.54 217	0.65 218	0.56 222	0.61 198	0.58 223	0.61 172	0.56 219	0.63 210	0.57 222	0.63 221	0.60 225	0.60 220	0.64 211	0.56 222	0.63 217	0.58 222	0.63 211	0.62 226	0.55 213	0.60 228	0.63 217	0.57 222	0.64 213	0.58 220

RSM++	0.77 222	0.91 204	0.72 215	0.83 236	0.71 241	0.83 230	0.72 247	0.81 214	0.71 239	0.81 190	0.71 241	0.81 232	0.71 241	0.71 240	0.71 243	0.70 237	0.83 229	0.72 244	0.83 233	0.81 251	0.83 224	0.72 243	0.71 241	0.71 246	0.88 235	0.71 243	0.83 229	0.70 241

test-3	0.78 223	4.38 302	1.80 289	0.62 218	0.49 210	0.62 216	0.50 214	1.86 271	0.64 227	0.69 176	0.52 215	0.66 212	0.38 174	0.58 213	0.57 223	0.46 191	0.66 213	0.46 195	0.50 197	0.44 195	0.48 181	0.58 219	0.54 212	0.60 228	0.70 219	0.46 197	0.48 183	0.50 209

WQFJA1++	0.80 224	1.24 233	0.73 218	0.97 246	0.65 229	0.97 243	0.65 234	0.97 227	0.65 228	0.94 202	0.66 230	0.94 240	0.65 229	0.66 227	0.65 231	0.66 226	0.98 240	0.66 233	0.98 244	0.66 231	0.98 237	0.66 230	0.66 225	0.66 235	0.98 244	0.66 232	0.98 241	0.66 230

NLMM	0.80 224	1.26 239	0.75 224	0.98 248	0.66 232	0.97 243	0.66 236	0.97 227	0.66 231	0.94 202	0.66 230	0.96 247	0.66 230	0.66 227	0.68 241	0.67 231	0.99 242	0.68 240	0.98 244	0.66 231	0.99 238	0.66 230	0.66 225	0.66 235	1.00 250	0.66 232	0.99 242	0.66 230

AdaDepth	0.80 224	0.95 209	1.02 245	0.95 243	0.67 237	0.95 241	0.67 240	0.94 224	0.67 236	0.92 197	0.67 234	0.94 240	0.67 236	0.67 232	0.67 238	0.67 231	0.95 237	0.67 236	0.95 243	0.67 236	0.96 236	0.68 238	0.67 231	0.67 239	0.96 243	0.67 236	0.95 240	0.67 235

CroCo-Stereo	0.80 224	2.51 277	0.41 159	1.27 273	0.41 186	1.27 272	0.41 188	1.27 257	0.41 185	1.27 234	0.41 189	1.27 269	0.41 185	0.41 178	0.41 188	0.41 181	1.28 270	0.41 186	1.27 269	0.41 187	1.27 270	0.41 186	0.42 189	0.41 188	1.27 274	0.41 187	1.27 271	0.41 187
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
NaN_ROB	0.80 224	0.80 197	0.80 230	0.80 233	0.80 247	0.80 227	0.80 250	0.80 212	0.80 244	0.80 188	0.80 248	0.80 230	0.80 245	0.80 244	0.80 249	0.80 244	0.80 226	0.80 249	0.80 230	0.80 249	0.80 220	0.80 246	0.80 247	0.80 250	0.80 228	0.80 250	0.80 224	0.80 248

CSAN	0.80 224	0.80 197	0.80 230	0.80 233	0.80 247	0.80 227	0.80 250	0.80 212	0.80 244	0.80 188	0.80 248	0.80 230	0.80 245	0.80 244	0.80 249	0.80 244	0.80 226	0.80 249	0.80 230	0.80 249	0.80 220	0.80 246	0.80 247	0.80 250	0.80 228	0.80 250	0.80 224	0.80 248

WQFJX1	0.81 230	1.27 241	0.74 220	0.98 248	0.67 237	0.98 245	0.67 240	0.97 227	0.67 236	0.94 202	0.67 234	0.95 243	0.66 230	0.66 227	0.66 234	0.67 231	0.99 242	0.67 236	0.98 244	0.68 239	0.99 238	0.66 230	0.66 225	0.66 235	0.99 245	0.66 232	1.00 244	0.66 230

WQFJX	0.81 230	1.27 241	0.74 220	0.99 250	0.66 232	0.99 247	0.66 236	0.99 233	0.66 231	0.95 207	0.66 230	0.95 243	0.67 236	0.67 232	0.66 234	0.66 226	0.99 242	0.66 233	1.00 248	0.66 231	0.99 238	0.67 236	0.68 236	0.67 239	0.99 245	0.67 236	0.99 242	0.67 235

NLMM1	0.81 230	1.26 239	0.74 220	1.00 252	0.66 232	0.99 247	0.67 240	0.98 230	0.66 231	0.94 202	0.67 234	0.94 240	0.66 230	0.66 227	0.66 234	0.66 226	1.00 246	0.67 236	1.00 248	0.66 231	0.99 238	0.71 241	0.73 244	0.67 239	0.99 245	0.67 236	1.00 244	0.66 230

NLSM3	0.81 230	1.27 241	0.75 224	0.99 250	0.66 232	0.99 247	0.66 236	0.98 230	0.67 236	0.95 207	0.66 230	0.95 243	0.66 230	0.67 232	0.67 238	0.66 226	0.99 242	0.66 233	0.99 247	0.66 231	0.99 238	0.67 236	0.66 225	0.66 235	0.99 245	0.67 236	1.00 244	0.67 235

gcap-zeroshot	0.81 230	1.03 215	0.84 234	0.93 241	0.85 251	0.84 232	0.62 230	1.21 254	0.53 215	0.79 186	0.84 251	0.77 226	0.70 239	0.84 249	0.67 238	0.74 241	1.18 265	0.52 217	0.91 237	0.79 246	0.84 225	0.61 224	0.83 249	0.69 245	0.93 241	0.82 252	0.85 232	0.66 230

WQFJA1	0.82 235	1.52 250	0.76 226	1.01 256	0.66 232	0.98 245	0.66 236	0.98 230	0.66 231	0.95 207	0.68 237	0.95 243	0.66 230	0.68 236	0.66 234	0.66 226	1.00 246	0.67 236	1.00 248	0.67 236	0.99 238	0.68 238	0.67 231	0.68 244	0.99 245	0.67 236	1.00 244	0.67 235

AIO-Stereo	0.82 235	1.06 217	0.73 218	0.97 246	0.74 243	1.06 257	0.60 228	1.04 240	0.90 252	1.00 210	1.01 262	0.78 227	0.85 251	0.74 242	0.62 228	0.67 231	1.12 255	0.55 219	0.70 219	0.65 229	0.93 233	0.66 230	0.67 231	0.67 239	0.82 231	0.74 246	0.92 234	0.83 250

G-Net	0.82 235	1.77 257	0.78 228	0.78 230	0.78 245	0.78 226	0.78 248	0.78 211	0.79 243	0.79 186	0.78 246	0.78 227	0.78 244	0.78 243	0.78 247	0.78 242	0.79 224	0.79 247	0.79 229	0.79 246	0.79 219	0.79 245	0.79 246	0.79 249	0.79 226	0.79 249	0.79 223	0.79 247

ktn	0.84 238	1.15 222	0.54 198	1.16 268	1.26 282	0.51 201	0.53 217	0.51 182	0.66 231	4.54 323	0.51 214	0.52 199	0.52 217	0.66 227	0.51 216	0.51 211	1.37 275	1.17 274	0.49 193	0.51 216	1.23 266	0.51 216	0.67 231	0.51 214	0.51 196	0.68 241	0.51 195	0.51 212

KSHMR	0.85 239	0.72 190	0.51 194	0.49 196	0.49 210	0.51 201	1.07 270	0.50 179	0.48 206	6.04 335	0.52 215	0.66 212	0.98 259	0.49 203	0.77 246	0.49 206	1.17 262	0.51 216	0.49 193	1.06 268	0.51 191	0.49 208	0.49 205	0.51 214	1.04 256	0.49 212	0.81 228	0.72 244

CroCo-Stereo Lap2	0.85 239	2.86 288	0.43 166	1.33 275	0.43 193	1.31 273	0.42 193	1.32 258	0.42 190	1.31 236	0.44 195	1.32 271	0.44 193	0.43 184	0.44 195	0.43 187	1.35 271	0.43 192	1.32 272	0.43 193	1.31 271	0.43 191	0.43 190	0.42 194	1.31 275	0.42 192	1.31 272	0.43 192

MLG-Stereo	0.87 241	1.33 246	0.93 238	0.62 218	1.00 256	1.16 263	0.55 218	0.86 217	0.83 249	1.19 228	0.40 187	1.30 270	0.81 247	0.65 224	0.45 197	1.01 263	1.17 262	0.46 195	1.29 271	0.58 222	1.05 249	0.90 253	0.73 244	0.87 255	0.60 214	1.01 263	1.13 260	0.51 212

DGTPSM_ROB	0.92 242	0.93 208	0.91 236	0.93 241	0.91 252	0.92 237	0.93 256	0.92 221	0.92 253	0.92 197	0.91 253	0.91 236	0.93 256	0.91 250	0.92 257	0.92 256	0.92 235	0.92 254	0.92 238	0.90 255	0.91 229	0.92 254	0.93 253	0.94 260	0.92 239	0.91 254	0.92 234	0.97 258

pmcnn	0.92 242	0.92 205	0.92 237	0.92 239	0.92 253	0.92 237	0.92 254	0.92 221	0.92 253	0.92 197	0.92 255	0.92 239	0.92 255	0.92 252	0.92 257	0.92 256	0.92 235	0.92 254	0.92 238	0.92 259	0.92 231	0.92 254	0.92 252	0.92 259	0.92 239	0.92 255	0.92 234	0.92 256

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 244	0.77 196	0.82 232	1.16 268	0.75 244	0.99 247	0.92 254	0.91 219	0.99 259	0.94 202	0.91 253	1.15 259	0.88 252	0.92 252	1.00 260	0.67 231	0.98 240	1.00 259	0.75 227	0.91 256	1.18 259	0.87 250	0.89 251	0.90 256	1.08 261	1.07 268	0.74 221	0.89 252

HSM-Net_RVC	0.93 244	1.09 220	0.79 229	1.10 261	0.78 245	1.09 259	0.79 249	1.16 248	0.80 244	1.14 220	0.79 247	1.17 262	0.77 243	0.73 241	0.83 251	0.78 242	1.19 266	0.79 247	1.18 264	0.72 243	1.19 261	0.80 246	0.72 243	0.80 250	1.18 269	0.74 246	1.14 261	0.73 246
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 244	8.54 328	0.41 159	0.56 207	0.37 174	0.56 208	0.37 176	0.50 179	0.40 181	0.56 167	5.24 339	0.56 203	0.34 162	0.40 177	0.41 188	0.34 160	0.53 199	0.40 183	0.56 210	0.38 177	0.52 194	0.40 184	0.40 184	0.41 188	0.56 207	0.40 186	0.56 204	0.40 185

DPSimNet_ROB	0.93 244	1.04 216	0.83 233	1.05 259	0.82 249	1.04 255	0.83 253	1.03 238	0.89 251	1.03 215	0.84 251	1.03 253	0.84 249	0.83 248	0.84 252	0.83 246	1.14 257	0.84 251	1.12 260	0.84 253	1.04 248	0.88 252	0.83 249	0.84 254	1.07 260	0.83 253	1.15 262	0.88 251

DPSM_ROB	0.93 244	0.92 205	0.94 239	0.96 244	1.02 261	0.92 237	0.98 257	0.95 225	0.92 253	0.92 197	0.92 255	0.91 236	0.97 257	0.92 252	0.91 255	0.91 253	0.96 238	0.94 256	0.93 241	0.91 256	0.93 233	0.92 254	0.93 253	0.91 257	0.91 237	0.99 257	0.92 234	0.91 254

DPSM	0.93 244	0.92 205	0.94 239	0.96 244	1.02 261	0.92 237	0.98 257	0.95 225	0.92 253	0.92 197	0.92 255	0.91 236	0.97 257	0.92 252	0.91 255	0.91 253	0.96 238	0.94 256	0.93 241	0.91 256	0.93 233	0.92 254	0.93 253	0.91 257	0.91 237	0.99 257	0.92 234	0.91 254

GANet	1.00 250	1.00 210	1.00 241	1.00 252	1.00 256	1.00 251	1.00 262	1.00 234	1.00 260	1.00 210	1.00 259	1.00 248	1.00 261	1.00 259	1.00 260	1.00 260	1.00 246	1.00 259	1.00 248	1.00 261	1.00 244	1.00 259	1.00 258	1.00 263	1.00 250	1.00 260	1.00 244	1.00 260

TDLM	1.00 250	1.00 210	1.00 241	1.00 252	1.00 256	1.00 251	1.00 262	1.00 234	1.00 260	1.00 210	1.00 259	1.00 248	1.00 261	1.00 259	1.00 260	1.00 260	1.00 246	1.00 259	1.00 248	1.00 261	1.00 244	1.00 259	1.00 258	1.00 263	1.00 250	1.00 260	1.00 244	1.00 260

CVANet_RVC	1.00 250	1.00 210	1.00 241	1.00 252	1.00 256	1.00 251	1.00 262	1.00 234	1.00 260	1.00 210	1.00 259	1.00 248	1.00 261	1.00 259	1.00 260	1.00 260	1.00 246	1.00 259	1.00 248	1.00 261	1.00 244	1.00 259	1.00 258	1.00 263	1.00 250	1.00 260	1.00 244	1.00 260

ccs_rob	1.00 250	10.06 334	0.31 140	0.44 178	0.31 158	0.43 176	0.31 161	0.43 158	0.32 155	0.45 146	0.32 160	1.20 266	0.31 154	7.02 339	0.31 157	0.31 153	0.44 174	0.31 155	0.44 175	0.32 160	0.44 168	0.31 156	0.32 155	0.32 159	0.44 173	0.32 160	0.43 169	0.31 159

trnet	1.01 254	1.01 213	1.01 244	1.01 256	1.01 260	1.01 254	1.01 265	1.01 237	1.01 263	1.01 214	1.01 262	1.01 252	1.01 265	1.01 262	1.01 264	1.01 263	1.01 251	1.01 263	1.01 254	1.01 264	1.01 247	1.01 262	1.01 261	1.01 266	1.01 254	1.01 263	1.01 252	1.01 263

CFNet_pseudo	1.01 254	9.78 332	0.29 131	0.38 151	0.28 138	0.38 153	0.28 140	0.38 141	0.28 140	0.39 126	0.28 141	0.39 155	0.28 138	9.50 340	0.29 150	0.28 136	0.38 150	0.28 137	0.38 149	0.28 139	0.38 143	0.28 139	0.28 136	0.28 141	0.38 148	0.28 137	0.38 146	0.28 139

pcwnet_v2	1.01 254	9.73 331	0.28 126	0.38 151	0.28 138	0.38 153	0.28 140	0.38 141	0.28 140	0.38 123	0.28 141	0.39 155	0.28 138	9.61 341	0.28 142	0.28 136	0.38 150	0.28 137	0.38 149	0.28 139	0.38 143	0.28 139	0.29 144	0.28 141	0.38 148	0.28 137	0.38 146	0.28 139

FlowAnything	1.02 257	2.51 277	0.58 208	1.60 282	0.56 220	1.61 282	0.56 222	1.60 267	0.55 217	1.61 250	0.56 219	1.61 278	0.55 219	0.55 209	0.55 219	0.55 214	1.61 281	0.56 222	1.61 279	0.56 220	1.62 278	0.55 217	0.56 216	0.56 221	1.62 283	0.56 221	1.62 280	0.56 217

WAO-8	1.02 257	1.50 249	1.49 278	0.40 163	0.40 184	1.56 281	0.98 257	1.55 266	0.58 223	4.18 319	0.40 187	0.79 229	0.48 204	0.91 250	0.39 184	0.99 259	0.71 218	0.70 242	0.51 200	0.77 245	1.07 251	0.82 249	0.69 238	0.96 262	1.01 254	1.30 284	1.10 258	1.38 288

UCFNet_RVC	1.03 259	10.10 335	0.28 126	0.38 151	0.28 138	0.39 160	0.28 140	0.38 141	0.28 140	0.39 126	0.28 141	0.39 155	0.29 147	9.62 342	0.28 142	0.28 136	0.38 150	0.28 137	0.38 149	0.28 139	0.39 152	0.28 139	0.29 144	0.28 141	0.39 157	0.28 137	0.38 146	0.29 150

GLC_STEREO	1.05 260	1.01 213	1.02 245	1.02 258	1.02 261	1.05 256	1.06 267	1.05 241	1.05 265	1.04 217	1.05 265	1.05 254	1.04 266	1.06 266	1.05 266	1.06 267	1.06 252	1.05 266	1.06 255	1.05 267	1.06 250	1.06 265	1.04 263	1.05 268	1.04 256	1.05 266	1.06 254	1.06 265

FC-DCNN	1.10 261	0.81 200	0.77 227	0.63 220	0.42 191	0.86 234	0.64 233	0.91 219	0.96 257	1.11 218	0.80 248	1.07 255	0.81 247	0.67 232	1.75 298	1.30 282	1.41 277	0.85 252	1.28 270	0.71 241	2.12 290	1.32 281	0.52 211	0.81 253	1.64 284	1.40 291	2.39 297	1.75 301

RP	1.14 262	1.16 224	1.15 259	1.17 270	1.10 269	1.16 263	1.15 272	1.10 243	1.16 274	1.15 221	1.08 267	1.16 260	1.15 272	1.15 273	1.14 273	1.16 272	1.16 260	1.10 268	1.10 257	1.10 271	1.16 255	1.11 268	1.10 267	1.19 280	1.14 265	1.19 279	1.07 255	1.10 268

Abc-Net	1.14 262	1.16 224	1.18 263	1.10 261	1.10 269	1.16 263	1.18 276	1.16 248	1.13 271	1.11 218	1.16 272	1.16 260	1.12 270	1.10 267	1.17 276	1.16 272	1.16 260	1.10 268	1.16 261	1.14 274	1.17 257	1.16 271	1.11 268	1.09 273	1.10 262	1.10 271	1.16 263	1.17 273
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MM-Stereo_test2	1.15 264	1.90 259	1.10 254	1.37 277	0.94 255	1.36 274	0.98 257	1.48 264	0.98 258	1.37 241	0.98 258	1.37 275	0.98 259	0.95 256	0.94 259	0.95 258	1.37 275	0.95 258	1.38 274	0.95 260	1.38 275	0.95 258	0.95 256	0.95 261	1.37 278	0.95 256	1.37 276	0.95 257

TorneroNet	1.15 264	1.10 221	0.51 194	0.69 223	0.51 216	1.10 260	0.50 214	0.51 182	0.51 214	13.92 342	1.17 276	0.49 192	0.51 216	0.54 208	0.48 208	0.49 206	0.49 190	0.65 231	0.70 219	0.49 212	0.51 191	0.49 208	0.67 231	1.36 288	0.51 196	0.50 215	0.52 198	1.23 280

RGC	1.15 264	1.16 224	1.17 262	1.15 266	1.11 271	1.21 269	1.21 283	1.10 243	1.15 272	1.16 224	1.11 269	1.17 262	1.09 268	1.14 272	1.11 270	1.16 272	1.19 266	1.11 271	1.10 257	1.15 276	1.11 252	1.19 274	1.16 271	1.12 275	1.17 267	1.10 271	1.16 263	1.17 273

NCC-stereo	1.15 264	1.17 228	1.12 258	1.10 261	1.15 272	1.14 261	1.15 272	1.15 246	1.12 270	1.17 227	1.17 276	1.11 257	1.17 276	1.11 269	1.10 269	1.16 272	1.12 255	1.11 271	1.16 261	1.13 273	1.23 266	1.16 271	1.19 275	1.11 274	1.18 269	1.17 276	1.17 266	1.13 271

edge stereo	1.15 264	1.18 229	1.11 256	1.12 264	1.17 276	1.17 268	1.17 274	1.16 248	1.18 278	1.16 224	1.17 276	1.17 262	1.13 271	1.11 269	1.11 270	1.12 269	1.17 262	1.17 274	1.11 259	1.17 277	1.17 257	1.17 273	1.18 273	1.14 276	1.11 263	1.18 277	1.12 259	1.11 269

Nwc_Net	1.15 264	1.15 222	1.15 259	1.09 260	1.19 278	1.16 263	1.17 274	1.15 246	1.16 274	1.16 224	1.16 272	1.08 256	1.16 273	1.11 269	1.15 275	1.18 276	1.11 254	1.10 268	1.16 261	1.17 277	1.16 255	1.13 270	1.18 273	1.20 281	1.11 263	1.15 274	1.16 263	1.20 276

stereogan	1.17 270	1.19 231	1.15 259	1.15 266	1.15 272	1.15 262	1.19 277	1.19 252	1.15 272	1.15 221	1.16 272	1.19 265	1.19 277	1.19 275	1.19 277	1.19 277	1.15 258	1.19 277	1.19 265	1.19 280	1.15 254	1.19 274	1.15 270	1.15 277	1.16 266	1.15 274	1.19 267	1.20 276

MM-Stereo_test3	1.22 271	1.60 253	1.19 266	1.48 280	1.02 261	1.48 279	0.99 261	1.54 265	1.03 264	1.41 243	1.03 264	1.44 277	1.00 261	1.04 264	1.04 265	1.02 265	1.42 278	1.04 264	1.48 277	1.01 264	1.48 276	1.03 263	1.06 265	1.04 267	1.53 281	1.04 265	1.49 277	1.04 264

FAT-Stereo	1.22 271	1.23 232	1.19 266	1.21 272	1.24 281	1.24 271	1.19 277	1.25 256	1.24 281	1.25 233	1.19 279	1.20 266	1.24 281	1.20 276	1.21 279	1.25 281	1.22 268	1.21 279	1.25 268	1.23 283	1.22 264	1.19 274	1.19 275	1.24 284	1.25 272	1.20 280	1.19 267	1.25 282

S-Stereo	1.22 271	1.18 229	1.19 266	1.20 271	1.23 280	1.23 270	1.19 277	1.19 252	1.18 278	1.27 234	1.20 280	1.20 266	1.20 278	1.23 278	1.22 281	1.23 280	1.23 269	1.23 281	1.20 266	1.25 284	1.20 262	1.22 280	1.25 279	1.24 284	1.20 271	1.22 283	1.26 270	1.24 281

SPS-STEREO	1.25 274	1.47 248	1.06 252	1.54 281	1.08 267	1.52 280	1.20 282	1.44 262	1.06 267	1.49 248	1.10 268	1.41 276	1.10 269	0.98 257	1.08 268	1.12 269	1.47 279	1.04 264	1.53 278	1.14 274	1.52 277	1.07 266	1.02 262	1.05 268	1.48 280	1.07 268	1.55 278	1.11 269
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 275	1.37 247	1.35 270	1.38 278	1.40 285	1.39 277	1.77 299	1.36 259	1.74 298	1.36 240	1.36 285	1.36 274	1.36 284	1.36 280	1.35 283	1.41 289	1.36 273	1.36 287	1.36 273	1.35 287	1.36 273	1.35 284	1.36 282	1.35 287	1.36 277	1.35 287	1.36 275	1.35 284

HBP-ISP	1.47 276	1.07 219	1.03 248	1.30 274	1.08 267	1.36 274	1.06 267	1.44 262	1.25 283	1.97 265	1.51 290	1.65 280	1.58 290	0.98 257	1.58 291	1.68 296	1.98 286	1.32 282	2.02 286	1.28 285	2.95 302	1.89 303	0.97 257	1.06 270	1.26 273	0.99 257	1.94 283	1.43 291

PS-NSSS	1.48 277	4.46 304	1.35 270	1.35 276	1.35 284	1.41 278	1.34 285	1.36 259	1.35 286	1.40 242	1.35 284	1.33 272	1.35 283	1.37 281	1.40 286	1.35 283	1.35 271	1.35 285	1.39 275	1.44 292	1.35 272	1.34 283	1.35 281	1.38 291	1.35 276	1.33 286	1.34 273	1.38 288

CC-Net-ROB	1.51 278	4.40 303	1.69 286	1.39 279	1.40 285	1.37 276	1.40 290	1.36 259	1.39 287	1.41 243	1.36 285	1.35 273	1.38 286	1.39 283	1.39 284	1.36 284	1.36 273	1.35 285	1.39 275	1.39 288	1.37 274	1.36 285	1.41 286	1.48 293	1.39 279	1.42 292	1.35 274	1.35 284

GANetREF_RVC	1.52 279	2.01 261	1.21 269	1.98 287	1.21 279	1.98 287	1.21 283	1.98 278	1.21 280	1.99 266	1.21 281	1.98 286	1.21 280	1.02 263	1.21 279	1.21 279	1.99 287	1.21 279	1.99 285	1.21 281	1.99 284	1.21 277	1.21 277	1.21 282	1.99 289	1.21 281	1.99 286	1.21 278
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MonStereo1	1.60 280	2.69 284	1.46 275	1.99 288	1.31 283	1.99 288	1.36 286	1.99 279	1.31 284	1.84 254	1.32 283	1.89 281	1.31 282	1.32 279	1.30 282	1.36 284	1.94 283	1.33 284	1.93 282	1.30 286	1.92 281	1.33 282	1.31 280	1.31 286	1.94 286	1.31 285	1.93 282	1.31 283

R-Stereo Train	1.62 281	2.01 261	1.41 273	1.97 285	1.40 285	1.96 285	1.39 287	1.93 273	1.39 287	1.92 259	1.38 287	1.94 284	1.39 287	1.40 284	1.45 287	1.38 286	1.96 284	1.37 288	1.97 283	1.39 288	1.98 282	1.41 287	1.40 284	1.37 289	1.97 287	1.38 288	1.96 284	1.37 286

RAFT-Stereo	1.62 281	2.01 261	1.41 273	1.97 285	1.40 285	1.96 285	1.39 287	1.93 273	1.39 287	1.92 259	1.38 287	1.94 284	1.39 287	1.40 284	1.45 287	1.38 286	1.96 284	1.37 288	1.97 283	1.39 288	1.98 282	1.41 287	1.40 284	1.37 289	1.97 287	1.38 288	1.96 284	1.37 286
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 281	1.60 253	1.59 279	1.61 283	1.69 294	1.66 283	1.61 292	1.70 269	1.65 296	1.62 251	1.60 293	1.61 278	1.60 291	1.60 287	1.59 292	1.62 294	1.60 280	1.63 295	1.62 280	1.68 299	1.70 279	1.60 290	1.64 293	1.60 295	1.61 282	1.60 294	1.60 279	1.59 294

MonStereo	1.66 284	2.63 283	1.46 275	1.99 288	1.41 289	2.03 289	1.39 287	2.04 281	1.43 290	1.94 262	1.40 289	1.92 283	1.37 285	1.38 282	1.39 284	1.39 288	1.99 287	1.38 290	2.04 287	1.41 291	2.02 286	1.37 286	1.39 283	1.38 291	1.99 289	1.38 288	2.01 287	1.39 290

MoCha-V2	1.75 285	27.02 350	0.72 215	0.92 239	0.69 239	0.89 236	0.69 243	0.92 221	0.71 239	0.87 194	0.69 240	0.88 235	0.68 238	0.70 238	0.68 241	0.69 236	0.90 234	0.69 241	0.92 238	0.69 240	0.92 231	0.71 241	0.70 239	0.67 239	0.88 235	0.71 243	0.92 234	0.68 239

MFMNet_re	1.77 286	1.89 258	1.72 287	1.88 284	1.69 294	1.89 284	1.67 296	1.91 272	1.70 297	1.87 255	1.67 297	1.89 281	1.68 296	1.67 291	1.67 297	1.70 297	1.88 282	1.68 297	1.88 281	1.67 297	1.89 280	1.68 296	1.70 295	1.71 300	1.87 285	1.68 302	1.87 281	1.68 299

MM-Stereo_test1	1.85 287	3.50 293	1.61 280	2.12 290	1.47 290	2.14 290	1.47 291	2.33 290	1.53 291	2.12 271	1.54 291	2.19 288	1.53 289	1.54 286	1.53 289	1.53 290	2.20 289	1.54 291	2.24 288	1.57 293	2.21 292	1.49 289	1.59 288	1.49 294	2.15 294	1.52 293	2.15 289	1.54 293

plain	1.96 288	3.33 290	1.04 249	3.24 307	1.04 265	3.24 307	1.04 266	3.26 304	1.05 265	3.26 303	1.13 270	3.27 306	1.06 267	1.05 265	1.05 266	1.05 266	3.28 304	1.05 266	3.29 304	1.06 268	3.30 304	1.05 264	1.05 264	1.06 270	3.30 307	1.06 267	3.30 306	1.06 265

UDGNet	1.97 289	2.43 275	1.67 284	2.46 298	1.70 296	2.44 297	1.69 297	2.34 291	1.63 295	2.35 287	1.67 297	2.37 297	1.67 295	1.68 292	1.64 296	1.67 295	2.44 296	1.64 296	2.43 296	1.67 297	2.43 298	1.66 294	1.67 294	1.63 299	2.43 299	1.66 300	2.42 298	1.66 298

LG-G_1	1.99 290	2.56 280	1.63 282	2.54 301	1.62 292	2.55 302	1.61 292	2.51 294	1.61 292	2.50 291	1.62 295	2.50 299	1.61 292	1.61 288	1.61 293	1.61 291	2.55 300	1.61 292	2.55 301	1.61 294	2.55 300	1.61 291	1.61 289	1.61 296	2.55 302	1.61 295	2.54 300	1.61 295

LG-G	1.99 290	2.56 280	1.63 282	2.54 301	1.62 292	2.55 302	1.61 292	2.51 294	1.61 292	2.50 291	1.62 295	2.50 299	1.61 292	1.61 288	1.61 293	1.61 291	2.55 300	1.61 292	2.55 301	1.61 294	2.55 300	1.61 291	1.61 289	1.61 296	2.55 302	1.61 295	2.54 300	1.61 295

LGtest1	1.99 290	2.55 279	1.62 281	2.54 301	1.61 291	2.54 299	1.61 292	2.51 294	1.61 292	2.49 290	1.61 294	2.49 298	1.61 292	1.61 288	1.61 293	1.61 291	2.55 300	1.62 294	2.54 300	1.61 294	2.54 299	1.61 291	1.61 289	1.61 296	2.54 301	1.61 295	2.54 300	1.61 295

FBW_ROB	2.04 293	2.50 276	1.75 288	2.45 297	1.78 297	2.40 295	1.74 298	2.47 293	1.77 299	2.37 288	1.81 299	2.30 291	1.80 297	1.78 293	1.88 306	1.80 298	2.41 295	1.77 298	2.43 296	1.83 301	2.39 296	1.81 301	1.76 297	1.75 301	2.56 304	1.75 303	2.30 294	1.74 300

TRStereo	2.05 294	2.13 264	1.85 291	2.27 291	1.84 299	2.28 291	1.84 302	2.29 286	1.87 302	2.29 281	1.86 301	2.30 291	1.87 301	2.30 307	1.87 303	2.08 305	2.29 291	1.87 301	2.30 290	1.87 303	2.08 287	1.72 297	1.86 301	2.30 313	2.13 291	1.84 305	2.29 291	1.87 304

XX-Stereo	2.05 294	2.13 264	1.85 291	2.27 291	1.84 299	2.28 291	1.84 302	2.29 286	1.87 302	2.29 281	1.86 301	2.30 291	1.87 301	2.30 307	1.87 303	2.08 305	2.29 291	1.87 301	2.30 290	1.87 303	2.08 287	1.72 297	1.86 301	2.30 313	2.13 291	1.84 305	2.29 291	1.87 304

EAI-Stereo	2.05 294	2.13 264	1.85 291	2.27 291	1.84 299	2.28 291	1.84 302	2.29 286	1.87 302	2.29 281	1.86 301	2.30 291	1.87 301	2.30 307	1.87 303	2.08 305	2.29 291	1.87 301	2.30 290	1.87 303	2.08 287	1.72 297	1.86 301	2.30 313	2.13 291	1.84 305	2.29 291	1.87 304

AF-Net	2.06 297	25.73 349	1.18 263	1.12 264	1.16 275	1.16 263	1.19 277	1.10 243	1.17 277	1.15 221	1.14 271	1.11 257	1.16 273	1.16 274	1.14 273	1.11 268	1.15 258	1.13 273	1.21 267	1.17 277	1.11 252	1.21 277	1.17 272	1.17 278	1.17 267	1.11 273	1.20 269	1.13 271

UniTT-Stereo	2.12 298	3.66 295	1.10 254	3.48 310	1.15 272	3.57 311	1.11 271	3.44 307	1.16 274	3.52 305	1.16 272	3.50 307	1.16 273	1.10 267	1.13 272	1.15 271	3.61 306	1.17 274	3.64 305	1.12 272	3.58 307	1.12 269	1.12 269	1.17 278	3.53 310	1.18 277	3.52 309	1.18 275

HUF	2.22 299	2.33 271	2.24 303	2.35 295	2.07 305	2.45 298	2.11 309	2.42 292	2.13 309	2.19 274	2.15 308	2.10 287	2.09 306	2.27 305	2.04 308	2.08 305	2.44 296	2.12 308	2.38 295	2.18 310	2.29 294	2.22 307	2.12 308	2.12 308	2.52 300	2.10 310	2.22 290	2.15 311

AIO_test	2.22 299	2.36 274	2.10 299	2.47 299	2.15 306	2.54 299	2.06 308	2.27 284	2.09 308	2.29 281	2.13 307	2.30 291	2.09 306	2.25 303	2.15 310	1.95 303	2.52 299	2.08 306	2.32 293	2.21 312	2.20 291	2.26 309	2.05 307	2.06 306	2.40 298	2.16 312	2.52 299	2.05 310

RAStereo	2.24 301	3.70 296	1.18 263	3.73 314	1.18 277	3.69 313	1.19 277	3.73 310	1.24 281	3.72 308	1.21 281	3.76 311	1.20 278	1.20 276	1.20 278	1.20 278	3.74 311	1.20 278	3.75 311	1.21 281	3.77 311	1.21 277	1.21 277	1.21 282	3.82 314	1.21 281	3.82 313	1.21 278

AIO_rvc	2.25 302	2.35 273	2.10 299	2.47 299	2.17 307	2.54 299	2.15 310	2.32 289	2.21 310	2.29 281	2.28 310	2.33 296	2.09 306	2.26 304	2.14 309	2.08 305	2.49 298	2.09 307	2.53 299	2.14 309	2.34 295	2.23 308	2.14 309	2.18 309	2.19 295	2.15 311	2.35 296	2.22 312

NCCL2	2.27 303	2.27 270	2.28 306	2.27 291	2.28 311	2.28 291	2.28 312	2.27 284	2.28 312	2.28 278	2.28 310	2.29 290	2.28 310	2.28 306	2.29 312	2.28 312	2.28 290	2.28 312	2.27 289	2.28 314	2.28 293	2.28 311	2.28 311	2.28 311	2.28 296	2.28 314	2.11 288	2.28 315

STTStereo	2.30 304	2.34 272	2.26 305	2.37 296	2.23 308	2.40 295	2.35 313	2.20 282	2.33 313	2.28 278	2.31 312	2.19 288	2.37 311	2.20 300	2.31 313	2.23 311	2.38 294	2.25 311	2.33 294	2.27 313	2.39 296	2.27 310	2.31 312	2.29 312	2.37 297	2.32 315	2.34 295	2.26 314

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 305	2.85 286	1.90 296	2.90 304	2.77 314	2.88 304	2.85 316	2.51 294	2.85 316	2.88 298	1.99 306	2.50 299	2.76 314	2.20 300	1.57 290	2.64 314	2.89 303	2.63 314	5.69 334	1.03 266	2.01 285	2.71 313	2.74 316	2.73 317	2.87 305	1.64 298	1.00 244	1.49 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIF-Stereo (partial)	2.52 306	3.41 292	1.05 250	3.29 308	1.05 266	3.29 310	1.06 267	3.30 306	1.06 267	3.31 304	1.06 266	4.97 329	2.72 313	2.72 311	2.71 315	2.70 315	6.57 336	2.19 309	5.08 331	1.08 270	3.36 305	1.07 266	1.07 266	1.07 272	3.35 309	1.07 268	3.36 308	1.07 267

sCroCo_RVC	2.76 307	4.00 298	1.82 290	4.00 318	1.83 298	3.98 319	1.82 300	3.99 312	1.81 300	4.14 316	2.76 314	4.13 320	1.82 299	1.83 294	1.83 299	1.82 299	4.01 316	1.82 300	3.98 314	1.86 302	4.00 316	1.82 302	1.83 299	1.84 302	4.02 320	1.81 304	4.00 317	1.83 303

NLSM1	2.82 308	3.85 297	2.57 311	3.19 306	2.46 312	3.28 309	2.38 314	3.29 305	2.42 314	3.20 302	2.64 313	3.14 304	2.62 312	2.46 310	2.44 314	2.51 313	3.31 305	2.53 313	3.17 303	2.47 315	3.27 303	2.33 312	2.65 313	2.61 316	3.22 306	2.55 316	3.31 307	2.39 316

sAnonymous2	2.87 309	4.16 299	1.89 294	4.26 323	1.87 302	4.23 322	1.92 305	4.17 313	1.94 306	4.16 317	1.92 304	4.20 321	1.92 304	1.96 296	1.86 301	1.87 301	4.25 320	1.90 304	4.23 320	1.91 306	4.26 319	1.93 304	1.89 304	1.90 303	4.07 322	1.91 308	5.09 333	1.93 308

CroCo_RVC	2.87 309	4.16 299	1.89 294	4.26 323	1.87 302	4.23 322	1.92 305	4.17 313	1.94 306	4.16 317	1.92 304	4.20 321	1.92 304	1.96 296	1.86 301	1.87 301	4.25 320	1.90 304	4.23 320	1.91 306	4.26 319	1.93 304	1.89 304	1.90 303	4.07 322	1.91 308	5.09 333	1.93 308

Anonymous3	3.36 311	4.93 309	2.20 301	4.92 330	2.23 308	4.90 330	2.23 311	4.89 319	2.24 311	4.95 329	2.21 309	4.91 328	2.21 309	2.18 299	2.22 311	2.22 310	4.86 327	2.20 310	4.90 327	2.20 311	4.96 329	2.21 306	2.21 310	2.21 310	6.30 336	2.21 313	4.90 326	2.23 313

StereoVision	3.44 312	10.12 336	1.68 285	5.44 335	2.26 310	5.87 335	1.97 307	5.17 322	1.31 284	5.80 333	1.56 292	5.62 334	1.84 300	1.97 298	1.91 307	1.84 300	4.98 329	1.32 282	5.60 332	1.71 300	5.35 334	1.73 300	1.97 306	1.96 305	5.40 333	1.65 299	5.08 331	1.76 302

NLCSM	3.61 313	5.05 311	3.36 321	4.13 320	3.31 322	3.91 315	3.26 322	3.98 311	3.24 320	4.08 315	3.06 317	3.95 316	3.25 321	3.25 316	3.10 319	3.17 321	4.20 319	3.08 316	4.16 318	3.24 322	4.26 319	3.46 321	3.14 318	3.19 320	4.02 320	3.24 321	4.21 321	3.17 320

DPSNet	3.67 314	3.61 294	3.62 322	3.64 311	3.61 326	3.64 312	3.65 326	3.64 309	3.67 325	3.67 307	3.65 324	3.68 309	3.69 329	3.69 324	3.69 331	3.68 327	3.70 308	3.70 326	3.69 310	3.69 328	3.71 310	3.69 323	3.67 324	3.69 329	3.68 313	3.67 325	3.68 311	3.67 322

MaDis-Stereo	3.69 315	10.19 337	2.01 298	6.09 336	2.01 304	5.94 336	1.82 300	6.14 327	1.85 301	6.59 336	1.82 300	6.01 335	1.81 298	1.83 294	1.83 299	2.02 304	5.87 333	1.79 299	5.93 335	2.06 308	4.63 325	1.67 295	1.84 300	2.08 307	5.90 334	1.66 300	6.34 336	1.87 304

Sa-1000	3.84 316	7.71 320	6.81 337	4.15 321	2.86 315	3.27 308	3.87 332	5.99 324	4.35 336	2.78 296	3.71 325	3.88 312	3.56 325	3.88 327	3.64 324	2.71 316	3.72 309	3.27 321	3.67 309	3.15 321	3.51 306	3.36 320	2.70 315	3.49 323	3.32 308	3.76 329	2.87 304	3.76 329

MLG-Stereo_test2	3.86 317	4.96 310	3.13 314	4.65 328	3.27 321	5.17 334	3.07 318	5.01 321	3.01 317	4.93 328	3.03 316	4.56 326	3.32 322	3.26 317	3.33 322	3.30 323	5.17 332	3.19 319	4.86 326	2.96 320	5.04 331	3.25 316	2.67 314	3.15 319	4.98 330	3.05 319	4.59 324	3.30 321

MLG-Stereo_test3	3.87 318	4.64 305	3.29 318	5.17 333	3.23 319	4.83 329	3.02 317	4.95 320	3.22 319	4.31 320	3.33 322	5.08 331	3.20 320	3.23 315	2.77 316	3.20 322	4.99 330	3.24 320	4.93 328	2.94 317	4.82 328	3.33 319	3.33 320	3.29 322	5.19 332	3.02 318	5.08 331	2.93 319

MLG-Stereo_test1	3.87 318	4.67 306	3.29 318	5.26 334	3.25 320	5.04 332	3.11 319	4.43 315	3.27 321	5.02 331	3.21 319	4.71 327	3.10 318	3.22 314	3.06 318	2.98 319	5.03 331	3.18 318	4.95 329	2.94 317	4.70 327	3.32 317	3.30 319	3.27 321	5.17 331	3.08 320	5.02 329	2.85 318

SA	3.93 320	7.22 316	4.74 324	4.15 321	3.88 332	3.70 314	4.02 335	6.67 332	3.95 330	3.64 306	3.74 326	3.63 308	3.00 316	3.51 319	3.68 330	3.68 327	3.73 310	3.71 327	3.64 305	3.48 323	3.58 307	2.97 315	3.69 325	3.61 324	3.55 312	3.42 322	3.64 310	3.79 330

TestStereo1	4.11 321	7.79 322	6.72 335	3.93 315	3.81 329	3.96 317	3.58 324	6.96 335	3.74 327	3.90 310	3.76 327	3.89 313	3.57 326	3.70 325	3.66 327	3.34 324	3.80 312	3.62 323	3.66 307	3.68 326	3.91 313	3.70 324	3.65 322	3.67 326	3.88 315	3.53 323	3.89 314	3.68 325

SA-5K	4.11 321	7.79 322	6.72 335	3.93 315	3.81 329	3.96 317	3.58 324	6.96 335	3.74 327	3.90 310	3.76 327	3.89 313	3.57 326	3.70 325	3.66 327	3.34 324	3.80 312	3.62 323	3.66 307	3.68 326	3.91 313	3.70 324	3.65 322	3.67 326	3.88 315	3.53 323	3.89 314	3.68 325

test_4	4.11 321	8.05 325	6.64 333	4.52 326	3.68 327	3.00 305	3.40 323	6.21 330	3.29 322	4.07 314	3.84 330	4.04 318	3.76 331	3.56 322	3.67 329	3.76 330	4.04 317	3.79 329	4.10 315	3.53 324	3.98 315	3.74 327	3.55 321	3.61 324	3.94 319	3.75 328	3.73 312	3.73 328

test-1	4.11 321	7.65 319	4.93 325	3.65 312	3.58 324	4.70 328	3.74 330	4.73 317	4.06 332	3.72 308	4.11 334	3.70 310	3.49 324	3.36 318	3.65 326	4.17 335	3.92 314	4.04 333	4.19 319	3.75 329	4.69 326	4.18 330	3.88 328	3.90 331	4.73 326	3.77 330	3.12 305	3.68 325

TESTraft	4.16 325	8.03 324	6.81 337	3.99 317	3.68 327	3.93 316	3.70 328	6.86 334	3.69 326	3.93 312	3.88 332	3.93 315	3.59 328	3.65 323	3.64 324	3.68 327	3.92 314	3.72 328	3.92 312	3.57 325	3.84 312	3.70 324	3.71 326	3.67 326	3.91 318	3.74 327	3.92 316	3.67 322

raft_robust	4.19 326	7.78 321	6.08 330	3.30 309	3.85 331	4.03 320	3.73 329	6.25 331	3.30 323	4.44 322	3.28 321	4.01 317	3.82 332	4.29 332	3.70 332	4.01 332	4.48 325	3.42 322	4.11 316	3.76 330	4.05 317	3.32 317	3.85 327	3.82 330	4.71 325	3.83 331	4.09 318	3.80 331

RAFT_CTSACE	4.43 327	8.26 327	6.10 331	4.62 327	4.01 334	4.54 327	3.65 326	6.09 326	3.93 329	4.64 325	4.14 335	4.26 323	4.13 334	3.91 328	3.88 333	4.06 334	4.30 322	4.03 332	4.27 322	3.92 331	4.26 319	3.67 322	3.91 329	4.16 334	4.82 327	4.08 335	4.20 320	3.67 322

RAFT+CT+SA	4.43 327	7.34 318	6.71 334	5.01 331	4.38 335	4.40 324	3.85 331	6.15 329	4.30 335	4.89 327	3.26 320	4.49 325	3.01 317	4.53 333	3.36 323	3.65 326	3.64 307	4.39 335	3.94 313	4.28 334	4.44 323	4.30 332	4.24 334	4.52 336	3.90 317	3.85 332	4.89 325	4.00 333

cross-raft	4.43 327	7.31 317	6.46 332	4.47 325	3.95 333	4.46 325	3.95 333	6.70 333	3.97 331	4.41 321	3.82 329	4.38 324	3.94 333	3.95 330	3.95 335	3.95 331	4.45 324	3.95 331	4.46 323	3.95 332	4.46 324	3.95 328	3.95 331	3.94 333	4.40 324	3.95 334	4.45 323	3.95 332

test_5	4.51 330	8.85 330	5.35 329	3.66 313	3.56 323	5.10 333	4.47 337	6.14 327	4.07 333	4.96 330	3.87 331	5.14 333	4.17 336	3.53 320	4.39 336	4.53 336	4.15 318	3.62 323	4.74 325	2.94 317	3.63 309	4.53 334	4.20 333	4.54 337	4.86 328	3.68 326	4.95 327	4.06 334

test_3	4.55 331	10.96 338	7.69 341	4.04 319	3.60 325	4.10 321	3.98 334	7.94 337	4.56 337	3.99 313	4.03 333	4.08 319	3.74 330	3.99 331	3.91 334	4.05 333	4.33 323	3.89 330	4.14 317	4.00 333	4.11 318	4.02 329	4.01 332	3.91 332	3.53 310	3.94 333	4.19 319	4.20 335

FC-DCNN v2	4.74 332	3.16 289	3.16 316	3.16 305	3.16 316	3.16 306	3.16 321	3.16 303	3.16 318	3.16 301	3.16 318	3.16 305	3.16 319	3.16 313	3.16 320	3.16 320	6.72 337	6.72 339	6.72 337	6.72 342	6.72 336	6.72 341	6.72 340	6.72 341	6.72 337	6.72 340	6.72 338	6.72 341

TestStereo	4.92 333	4.80 308	4.98 326	4.82 329	4.97 337	4.91 331	4.78 338	4.80 318	4.88 338	4.78 326	4.80 337	4.99 330	4.81 337	4.83 334	4.87 338	4.97 338	4.93 328	5.01 337	5.03 330	4.90 337	5.02 330	5.02 335	5.06 335	5.04 338	4.93 329	4.89 337	5.01 328	5.09 337

DispFullNet	4.96 334	5.67 312	3.30 320	5.01 331	3.21 318	4.50 326	3.11 319	4.43 315	3.44 324	4.60 324	3.46 323	5.13 332	3.44 323	3.53 320	3.20 321	2.87 318	4.80 326	3.15 317	4.70 324	4.83 336	9.02 341	5.98 338	5.95 339	6.21 340	8.84 342	5.85 339	9.76 343	5.91 339

SGM-Forest	5.07 335	6.74 314	4.17 323	6.46 337	4.68 336	6.21 338	4.38 336	6.00 325	4.14 334	5.84 334	4.44 336	6.28 336	4.16 335	3.92 329	4.56 337	4.60 337	6.15 334	4.27 334	6.12 336	4.31 335	5.99 335	4.27 331	3.92 330	4.27 335	6.13 335	4.10 336	6.18 335	4.49 336
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 336	8.71 329	2.75 312	8.64 342	2.76 313	8.65 342	2.79 315	8.67 341	2.79 315	8.70 341	2.79 315	8.70 341	2.79 315	2.79 312	2.80 317	2.80 317	8.84 341	2.82 315	8.82 341	2.89 316	8.84 340	2.83 314	2.83 317	2.82 318	8.87 343	2.83 317	8.84 342	2.83 317

SGM+DAISY	6.35 337	8.16 326	5.14 328	8.12 341	5.08 339	8.12 341	5.16 339	8.01 338	5.18 340	7.92 339	5.14 338	7.89 340	5.14 338	4.95 335	5.33 339	5.32 339	8.14 340	5.16 338	8.16 340	5.16 338	8.21 339	5.19 336	5.12 336	5.12 339	8.18 341	5.24 338	8.12 341	5.11 338

RAFT	6.60 338	9.99 333	8.33 342	7.21 340	6.55 340	5.95 337	5.87 340	8.70 342	5.02 339	5.10 332	6.69 340	7.06 339	6.94 341	6.17 338	7.09 342	6.84 340	6.47 335	4.72 336	5.60 332	5.60 339	5.11 332	5.97 337	6.93 341	6.89 342	7.16 338	7.08 343	6.58 337	6.66 340

test-v	7.17 339	11.53 339	7.63 339	7.17 338	6.87 341	7.48 339	6.90 341	8.14 339	6.88 341	6.93 337	7.42 341	7.05 337	6.14 339	6.05 336	6.86 340	6.99 341	7.60 338	6.75 340	6.90 338	6.66 340	7.83 337	6.36 339	5.89 337	7.34 343	7.19 339	6.75 341	7.52 339	6.77 342

test-2	7.17 339	11.53 339	7.63 339	7.17 338	6.87 341	7.48 339	6.90 341	8.14 339	6.88 341	6.93 337	7.42 341	7.05 337	6.14 339	6.05 336	6.86 340	6.99 341	7.60 338	6.75 340	6.90 338	6.66 340	7.83 337	6.36 339	5.89 337	7.34 343	7.19 339	6.75 341	7.52 339	6.77 342

MANE	18.41 341	23.00 348	16.00 343	22.00 350	15.00 343	22.00 350	15.00 343	22.00 350	15.00 343	21.00 350	15.00 343	22.00 349	15.00 342	15.00 343	17.00 343	15.00 343	23.00 349	15.00 342	22.00 349	15.00 343	23.00 349	15.00 342	18.00 342	15.00 345	24.00 351	17.00 344	24.00 351	16.00 344

rafts_anoy	20.00 342	20.00 341	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 344	20.00 344	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 343	20.00 346	20.00 344	20.00 345	20.00 344	20.00 345

raft+_RVC	20.00 342	20.00 341	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 344	20.00 344	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 343	20.00 346	20.00 344	20.00 345	20.00 344	20.00 345

raftrobust	20.00 342	20.00 341	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 344	20.00 344	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 343	20.00 346	20.00 344	20.00 345	20.00 344	20.00 345

CasAABBNet	20.00 342	20.00 341	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 344	20.00 344	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 343	20.00 346	20.00 344	20.00 345	20.00 344	20.00 345

RALCasStereoNet	20.00 342	20.00 341	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 344	20.00 344	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 343	20.00 346	20.00 344	20.00 345	20.00 344	20.00 345

RALAANet	20.00 342	20.00 341	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 344	20.00 344	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 343	20.00 346	20.00 344	20.00 345	20.00 344	20.00 345

MSMDNet	20.00 342	20.00 341	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 343	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 344	20.00 344	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 342	20.00 344	20.00 342	20.00 343	20.00 343	20.00 346	20.00 344	20.00 345	20.00 344	20.00 345

Reg-Stereo(zero)	37.00 349	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 350	37.00 350	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 351	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 353	37.00 352	37.00 352	37.00 352	37.00 352

HI	37.00 349	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 350	37.00 350	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 351	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 353	37.00 352	37.00 352	37.00 352	37.00 352

CoSv	37.00 349	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 350	37.00 350	37.00 351	37.00 351	37.00 351	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 351	37.00 350	37.00 350	37.00 350	37.00 353	37.00 352	37.00 352	37.00 352	37.00 352

MDST_ROB	61.15 352	72.66 355	46.52 354	70.00 354	44.89 354	64.24 354	43.75 354	73.65 354	48.92 355	72.70 355	42.40 354	60.70 353	50.23 353	50.07 355	67.69 355	68.60 355	83.13 354	47.77 353	82.48 354	46.00 354	95.93 354	53.44 354	50.66 353	45.00 356	84.99 356	53.64 356	79.01 355	52.07 356

CBMV	101.59 353	71.60 354	48.40 355	72.70 355	49.00 355	79.60 355	48.40 355	80.90 355	46.90 354	68.90 354	49.00 355	78.00 354	572.10 362	49.50 354	51.30 354	48.40 354	72.20 353	639.60 362	79.40 353	48.90 355	79.50 353	51.40 353	52.30 354	48.30 357	80.20 355	49.10 355	79.60 356	47.60 355
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 354	131.36 356	140.69 356	151.38 356	151.40 356	150.79 356	151.72 356	149.36 356	159.46 356	146.42 356	150.73 356	149.06 358	176.22 354	143.94 356	133.10 358	133.45 358	153.30 356	154.22 355	154.67 356	153.95 357	156.90 357	156.53 357	160.21 355	162.72 358	154.57 357	160.59 357	153.47 357	163.50 357
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
NOSS_ROB	248.11 355	409.00 361	288.00 358	412.00 358	280.00 358	411.00 361	288.00 358	356.00 357	275.00 361	379.00 361	303.00 361	415.00 360	278.00 359	260.00 361	104.00 356	103.00 356	126.00 355	108.00 354	118.00 355	98.00 356	126.00 356	104.00 356	268.00 358	216.00 360	279.00 361	201.00 358	288.00 361	206.00 358

AE-Stereo	252.48 356	202.00 357	361.00 360	502.00 360	324.00 360	321.00 357	482.00 363	423.00 360	227.00 360	201.00 357	273.00 360	101.00 355	207.00 355	198.00 357	183.00 359	181.00 359	221.00 357	232.00 359	477.00 358	220.00 359	111.00 355	100.00 355	219.00 357	214.00 359	204.00 358	211.00 359	200.00 358	222.00 360

MGS-Stereo	264.93 357	208.00 358	362.00 361	512.00 361	350.00 361	326.00 358	443.00 362	410.00 359	210.00 357	232.00 359	215.00 357	125.00 356	217.00 356	216.00 359	127.00 357	122.00 357	223.00 358	230.00 357	487.00 360	255.00 360	250.00 358	223.00 359	272.00 359	228.00 362	241.00 359	220.00 361	214.00 359	235.00 361

EGLCR-Stereo	276.81 358	209.00 359	366.00 362	514.00 362	354.00 362	336.00 359	422.00 360	440.00 361	220.00 359	231.00 358	245.00 359	135.00 357	237.00 358	218.00 360	197.00 360	222.00 361	223.00 358	230.00 357	487.00 360	255.00 360	250.00 358	273.00 360	272.00 359	228.00 362	241.00 359	220.00 361	214.00 359	235.00 361

DLCB_ROB	280.78 359	376.74 360	215.59 357	376.74 357	215.59 357	376.74 360	215.59 357	366.42 358	218.39 358	366.42 360	218.39 358	366.42 359	218.39 357	209.96 358	219.76 361	219.38 360	376.72 360	216.43 356	376.72 357	216.43 358	376.72 360	216.43 358	216.14 356	216.14 361	376.69 362	217.67 360	376.69 362	217.67 359

LE_ROB	387.11 360	453.07 362	321.39 359	500.23 359	323.05 359	493.99 362	324.56 359	477.63 362	322.28 362	465.51 362	322.97 362	486.37 361	334.17 360	305.26 362	320.63 362	327.66 362	476.08 361	315.70 360	483.76 359	335.15 362	469.64 361	309.74 361	315.90 361	318.85 364	498.41 363	328.85 363	491.00 363	330.08 363

SGM-ForestM	522.49 361	676.08 363	448.56 363	638.17 363	433.15 363	639.59 363	427.03 361	617.52 363	439.90 363	604.63 363	429.02 363	611.68 362	432.74 361	420.18 363	451.96 363	465.85 363	601.06 362	403.73 361	659.15 362	405.50 363	669.64 362	437.21 362	455.85 362	425.66 365	689.82 364	481.65 364	662.43 364	479.61 364

CBMV_ROB	1133.35 362	1280.38 364	976.92 364	1317.57 364	1021.62 364	1282.66 364	1022.22 364	1213.88 364	982.57 364	1194.12 364	975.90 364	1357.87 363	1090.02 363	943.32 364	1021.85 364	1006.47 364	1309.01 363	986.29 363	1499.40 363	986.35 364	1359.35 363	975.96 363	975.21 363	969.30 366	1337.82 365	1042.34 365	1398.25 365	1073.86 365

111111	10000000.00 363	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 367	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366

SGD-Stereo	10000000.00 363	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 367	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366

IGEV-Stereo++	10000000.00 363	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 367	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 363	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 367	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366

IGEV-Stereo+	10000000.00 363	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 367	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366

anonymousdsp2	10000000.00 363	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 367	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366

anonymousdsp	10000000.00 363	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 367	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366

AMNet	10000000.00 363	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 365	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 364	10000000.00 367	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366	10000000.00 366

GS-Stereo																							0.36 168	0.36 171	0.48 186	0.36 168	0.48 183	0.35 166

FSD		0.55 170	0.42 165	0.54 203	0.42 191	0.55 207	0.43 194	0.54 187	0.42 190	0.59 169	0.42 194			0.43 184	0.42 194	0.42 186			2.46 298	0.44 195				0.44 195	0.55 204	0.43 194	0.55 202	0.53 215

ASD4																								0.20 116

STTRV1_RVC		1.59 251	0.52 197	0.69 223	0.61 225	0.66 219	0.43 194	0.88 218	0.45 195	0.71 179	0.62 227	0.69 217	0.45 196	0.62 218	0.40 185	0.44 188	0.80 226	0.59 224		0.63 227	0.80 220	0.46 193		0.61 230	0.72 222	0.54 218	0.80 224	0.60 223

Low-res two-view benchmark