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

ADCMid	0.08 31	0.02 14	0.13 75	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 215	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

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	1.03 193	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

AnyNet_C01	0.08 31	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 223	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

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

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

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

BEATNet_4x	0.08 31	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 224	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 31	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 224	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

AnyNet_C32	0.12 53	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 264	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

ADCPNet	0.08 31	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 215	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

APVNet	0.09 36	0.06 37	0.04 25	0.06 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 247	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

FADNet_RVC	0.10 38	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	1.63 270	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

FADNet-RVC	0.11 50	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	1.79 276	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 36

FADNet	0.11 50	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	1.74 274	0.04 32	0.04 31	0.05 37	0.04 30	0.05 36

ADCP+	0.12 53	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 256	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

OmniDepth	0.07 29	0.11 56	0.10 45	0.08 42	0.05 35	0.08 44	0.05 37	0.11 56	0.05 37	0.07 33	0.05 35	0.07 42	0.05 39	0.10 49	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 42	0.08 44	0.06 42

AASNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	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 40	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 39	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 40	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 39	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 40	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

FADNet-RVC-Resample	0.10 38	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	1.53 265	0.04 32	0.05 36	0.05 37	0.06 40	0.05 36

FINET	0.07 29	0.08 41	0.07 36	0.08 42	0.07 43	0.08 44	0.07 42	0.08 44	0.07 42	0.08 34	0.07 43	0.08 43	0.07 43	0.07 42	0.07 40	0.07 43	0.07 42	0.07 43	0.07 41	0.07 43	0.08 45	0.07 43	0.07 39	0.06 43	0.07 42	0.07 42	0.08 44	0.06 42

BEATNet-Init1	0.15 70	0.07 39	0.10 45	0.08 42	0.07 43	0.07 42	0.07 42	0.07 38	0.07 42	2.19 252	0.08 44	0.08 43	0.07 43	0.07 42	0.07 40	0.07 43	0.08 43	0.07 43	0.08 43	0.08 44	0.07 42	0.07 43	0.07 39	0.07 44	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 44

DeepPrunerF	0.15 70	0.07 39	0.10 45	0.08 42	0.07 43	0.07 42	0.07 42	0.07 38	0.07 42	2.19 252	0.08 44	0.08 43	0.07 43	0.07 42	0.07 40	0.07 43	0.08 43	0.07 43	0.08 43	0.08 44	0.07 42	0.07 43	0.07 39	0.07 44	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 44

SepStereo	0.09 36	0.09 45	0.09 42	0.09 46	0.10 48	0.09 46	0.08 45	0.09 45	0.08 45	0.09 35	0.08 44	0.09 46	0.09 46	0.08 45	0.08 46	0.09 46	0.09 46	0.08 46	0.09 46	0.08 44	0.09 46	0.08 46	0.09 42	0.09 46	0.10 46	0.08 46	0.10 46	0.09 46

LRCNet_RVC	0.11 50	0.12 58	0.09 42	0.12 58	0.09 46	0.12 58	0.09 46	0.12 58	0.09 46	0.12 46	0.09 47	0.11 57	0.09 46	0.09 46	0.09 47	0.09 46	0.12 58	0.16 90	0.21 92	0.09 47	0.12 58	0.09 47	0.09 42	0.09 46	0.12 58	0.28 127	0.12 58	0.09 46

UNet	0.19 84	0.13 60	0.09 42	0.13 60	0.09 46	0.13 60	0.09 46	0.13 59	0.09 46	0.90 181	0.09 47	0.13 60	0.09 46	0.10 49	0.09 47	0.70 215	0.13 60	0.09 47	0.13 58	0.10 48	0.91 214	0.09 47	0.10 45	0.09 46	0.13 59	0.10 47	0.13 60	0.09 46

ADCRef	0.13 58	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 46	0.04 31	0.04 32	2.46 267	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

S2M2_L	0.13 58	0.14 62	0.10 45	0.14 61	0.10 48	0.15 70	0.10 49	0.30 113	0.10 48	0.14 47	0.17 92	0.14 61	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.14 61	0.10 48	0.14 60	0.10 48	0.14 60	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.15 66	0.10 47	0.14 61	0.10 50
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AnonymousM	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

PVD	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

SHD	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

SAMSARA	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

XQC	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

RTSC	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

RTS	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

RTSA	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

MADNet+	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

MADNet++	0.10 38	0.10 46	0.10 45	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 46	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 47	0.10 49	0.10 49	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

S2M2_XL	0.24 96	1.32 224	0.86 215	0.17 80	0.11 61	0.17 79	0.11 60	1.05 221	0.12 76	0.16 64	0.11 60	0.16 78	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.17 80	0.11 63	0.17 78	0.11 61	0.17 79	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.17 79	0.11 61	0.17 79	0.11 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.17 75	1.25 217	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 82	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

test_for_model	0.17 75	1.25 217	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 82	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

testlalala2	0.17 75	1.25 217	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 82	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

JetRed	0.22 92	0.11 56	0.12 66	0.11 57	0.11 61	0.11 57	0.11 60	0.11 56	0.11 60	2.93 277	0.11 60	0.11 57	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.12 76	0.11 57	0.11 63	0.11 57	0.11 61	0.11 57	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.11 57	0.11 61	0.11 57	0.11 62

JetBlue	0.23 94	0.12 58	0.13 75	0.12 58	0.12 80	0.12 58	0.11 60	0.14 60	0.12 76	3.07 278	0.12 79	0.12 59	0.11 61	0.11 64	0.13 83	0.13 82	0.12 58	0.12 80	0.13 58	0.11 61	0.12 58	0.13 84	0.12 76	0.14 86	0.13 59	0.12 78	0.12 58	0.11 62

testlalala	0.17 75	1.25 217	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 82	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

testlalala_base	0.17 75	1.25 217	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 82	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

GCAP-Stereo	0.17 75	1.25 217	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 82	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

ProNet	0.12 53	0.18 73	0.11 60	0.14 61	0.10 48	0.14 62	0.11 60	0.14 60	0.11 60	0.14 47	0.10 49	0.14 61	0.10 49	0.10 49	0.11 60	0.10 48	0.15 68	0.10 48	0.14 60	0.10 48	0.14 60	0.10 49	0.11 58	0.10 49	0.15 66	0.10 47	0.14 61	0.10 50

CIPLG	0.13 58	0.15 63	0.12 66	0.14 61	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.12 75	0.12 78	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.12 78	0.15 66	0.12 78	0.15 68	0.12 77

IPLG	0.12 53	0.15 63	0.12 66	0.14 61	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 60	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.14 61	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 60	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 61	0.14 61	0.11 62

IPLGR_C	0.13 58	0.16 68	0.14 79	0.15 69	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 60	0.11 60	0.14 47	0.11 60	0.14 61	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 60	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 61	0.15 68	0.11 62

MIPNet	0.12 53	0.15 63	0.12 66	0.14 61	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 60	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.14 61	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 61	0.14 61	0.11 62

IPLGR	0.13 58	0.15 63	0.12 66	0.14 61	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 60	0.13 82	0.15 52	0.11 60	0.14 61	0.12 81	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 60	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.12 78	0.15 66	0.11 61	0.14 61	0.11 62

ACRE	0.13 58	0.16 68	0.12 66	0.14 61	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.14 47	0.11 60	0.14 61	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 60	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 61	0.14 61	0.11 62

ICVP	0.13 58	0.16 68	0.11 60	0.16 77	0.11 61	0.16 78	0.11 60	0.16 70	0.11 60	0.16 64	0.11 60	0.16 78	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.16 77	0.11 63	0.16 76	0.11 61	0.16 76	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.16 77	0.11 61	0.16 76	0.11 62
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ELAS	0.14 65	0.23 86	0.10 45	0.19 86	0.11 61	0.20 89	0.11 60	0.16 70	0.10 48	0.15 52	0.11 60	0.15 70	0.11 61	0.09 46	0.11 60	0.11 60	0.16 77	0.10 48	0.17 78	0.11 61	0.18 81	0.11 61	0.09 42	0.10 49	0.18 82	0.11 61	0.19 83	0.12 77
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPruner_ROB	0.15 70	0.18 73	0.12 66	0.18 83	0.12 80	0.18 81	0.12 78	0.18 76	0.13 82	0.18 70	0.12 79	0.18 85	0.12 81	0.13 82	0.12 78	0.13 82	0.18 84	0.13 83	0.18 82	0.12 80	0.19 85	0.12 79	0.13 81	0.12 78	0.18 82	0.12 78	0.18 81	0.12 77

HSM	0.14 65	0.17 72	0.11 60	0.17 80	0.11 61	0.17 79	0.12 78	0.17 74	0.11 60	0.17 68	0.11 60	0.17 82	0.11 61	0.12 75	0.12 78	0.12 76	0.17 80	0.12 80	0.17 78	0.12 80	0.17 79	0.12 79	0.12 76	0.12 78	0.17 79	0.12 78	0.17 79	0.12 77

PDISCO_ROB	0.50 161	0.15 63	0.11 60	0.16 77	3.16 293	0.13 60	0.12 78	0.14 60	0.12 76	0.15 52	0.11 60	2.55 280	0.11 61	2.20 278	0.13 83	0.12 76	0.16 77	0.10 48	0.14 60	0.12 80	0.15 69	0.12 79	0.12 76	0.12 78	0.15 66	0.10 47	2.75 281	0.09 46

SGM_RVC	0.14 65	0.19 78	0.11 60	0.20 88	0.11 61	0.20 89	0.12 78	0.18 76	0.12 76	0.18 70	0.12 79	0.19 88	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.18 84	0.11 63	0.19 86	0.11 61	0.19 85	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.20 89	0.11 61	0.20 88	0.12 77
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.15 70	0.18 73	0.13 75	0.18 83	0.13 84	0.19 86	0.13 82	0.18 76	0.13 82	0.18 70	0.13 85	0.18 85	0.13 86	0.13 82	0.13 83	0.13 82	0.18 84	0.13 83	0.18 82	0.13 86	0.18 81	0.13 84	0.13 81	0.10 49	0.19 85	0.14 84	0.19 83	0.13 85

ELAS_RVC	0.14 65	0.18 73	0.11 60	0.19 86	0.11 61	0.18 81	0.13 82	0.16 70	0.11 60	0.17 68	0.11 60	0.14 61	0.11 61	0.09 46	0.11 60	0.12 76	0.17 80	0.10 48	0.18 82	0.11 61	0.18 81	0.11 61	0.10 45	0.11 63	0.19 85	0.11 61	0.19 83	0.12 77
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
castereo++	0.26 101	1.28 223	1.07 232	0.15 69	0.13 84	0.15 70	0.14 84	1.22 234	0.13 82	0.16 64	0.17 92	0.16 78	0.14 87	0.14 86	0.15 89	0.14 86	0.15 68	0.14 86	0.16 76	0.14 87	0.16 76	0.14 87	0.14 83	0.14 86	0.16 77	0.14 84	0.16 76	0.15 88

ITSA-stereo	0.21 91	0.16 68	0.12 66	0.16 77	0.13 84	0.18 81	0.14 84	0.16 70	1.89 283	0.16 64	0.12 79	0.17 82	0.12 81	0.13 82	0.13 83	0.13 82	0.17 80	0.13 83	0.17 78	0.12 80	0.16 76	0.12 79	0.12 76	0.12 78	0.17 79	0.12 78	0.16 76	0.12 77

GMStereo	0.14 65	0.13 60	0.14 79	0.14 61	0.14 87	0.14 62	0.14 84	0.14 60	0.14 86	0.14 47	0.14 86	0.14 61	0.14 87	0.14 86	0.14 87	0.14 86	0.14 61	0.14 86	0.14 60	0.14 87	0.14 60	0.14 87	0.14 83	0.14 86	0.14 61	0.14 84	0.14 61	0.14 87
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
LALA_ROB	0.15 70	0.21 80	0.12 66	0.21 92	0.12 80	0.20 89	0.14 84	0.20 79	0.12 76	0.22 78	0.12 79	0.16 78	0.12 81	0.10 49	0.12 78	0.12 76	0.21 93	0.11 63	0.22 93	0.12 80	0.20 89	0.12 79	0.11 58	0.12 78	0.21 93	0.14 84	0.21 91	0.13 85

VIP-Stereo	0.36 130	2.00 238	1.11 235	0.26 114	0.16 91	0.24 107	0.15 88	2.00 259	0.23 113	0.24 85	0.15 87	0.23 101	0.16 91	0.16 91	0.16 91	0.15 89	0.24 105	0.15 89	0.24 106	0.16 91	0.24 103	0.15 89	0.15 85	0.20 106	0.24 106	0.15 88	0.24 103	0.15 88

dd	0.18 81	0.22 82	0.16 81	0.22 94	0.15 88	0.22 95	0.15 88	0.21 82	0.15 87	0.21 76	0.15 87	0.21 92	0.15 89	0.15 88	0.15 89	0.15 89	0.22 95	0.14 86	0.22 93	0.14 87	0.22 94	0.15 89	0.16 87	0.15 89	0.23 100	0.15 88	0.22 93	0.16 90

dad	0.18 81	0.23 86	0.16 81	0.22 94	0.15 88	0.22 95	0.15 88	0.22 90	0.16 88	0.21 76	0.15 87	0.22 95	0.15 89	0.15 88	0.16 91	0.17 92	0.23 100	0.17 94	0.23 100	0.15 90	0.22 94	0.15 89	0.15 85	0.15 89	0.22 95	0.15 88	0.22 93	0.16 90

HCRNet	0.71 200	6.06 289	3.15 292	0.50 185	0.22 110	0.21 94	0.15 88	3.04 280	0.34 148	0.43 131	0.33 152	0.43 159	0.33 149	0.15 88	0.14 87	0.14 86	0.21 93	0.17 94	0.47 169	0.20 109	0.21 91	0.16 92	0.32 143	0.33 150	0.50 179	0.33 151	0.49 178	0.28 129

MIM_Stereo	0.19 84	0.23 86	0.18 90	0.22 94	0.16 91	0.22 95	0.16 92	0.21 82	0.16 88	0.22 78	0.17 92	0.21 92	0.17 94	0.20 105	0.18 100	0.17 92	0.22 95	0.18 104	0.22 93	0.16 91	0.21 91	0.16 92	0.17 89	0.17 92	0.21 93	0.16 92	0.22 93	0.20 107

UPFNet	0.29 107	0.24 94	0.16 81	0.24 106	0.16 91	0.24 107	0.16 92	0.23 98	0.16 88	1.19 206	0.16 90	0.23 101	0.16 91	0.17 93	0.16 91	0.89 227	0.24 105	0.16 90	0.24 106	0.18 102	1.20 240	0.16 92	0.17 89	0.16 91	0.24 106	0.16 92	0.24 103	0.16 90

IGEV-FE	0.29 107	2.85 264	0.36 138	0.20 88	0.17 95	0.19 86	0.17 94	0.37 130	0.17 93	0.19 73	0.17 92	0.19 88	0.17 94	0.17 93	0.17 95	0.17 92	0.19 89	0.17 94	0.19 86	0.17 95	0.19 85	0.17 96	0.17 89	0.17 92	0.19 85	0.17 94	0.19 83	0.17 96

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 141	2.14 247	1.91 276	0.20 88	0.18 102	0.19 86	0.17 94	2.23 262	0.19 103	0.24 85	0.21 109	0.19 88	0.21 110	0.20 105	0.18 100	0.20 102	0.20 90	0.18 104	0.20 89	0.19 107	0.19 85	0.17 96	0.18 100	0.17 92	0.20 89	0.20 106	0.21 91	0.19 105

ACV-stereo	0.20 88	0.23 86	0.17 85	0.23 101	0.17 95	0.23 103	0.17 94	0.23 98	0.17 93	0.23 84	0.17 92	0.23 101	0.17 94	0.17 93	0.17 95	0.17 92	0.24 105	0.17 94	0.23 100	0.17 95	0.24 103	0.17 96	0.17 89	0.17 92	0.23 100	0.17 94	0.23 101	0.17 96

Pointernet	0.22 92	0.41 126	0.38 142	0.22 94	0.17 95	0.22 95	0.17 94	0.41 143	0.17 93	0.22 78	0.17 92	0.22 95	0.17 94	0.18 100	0.18 100	0.18 98	0.23 100	0.18 104	0.23 100	0.18 102	0.23 100	0.18 104	0.17 89	0.17 92	0.22 95	0.18 103	0.22 93	0.17 96

IGEV_Zeroshot_test	0.18 81	0.22 82	0.18 90	0.21 92	0.18 102	0.20 89	0.17 94	0.20 79	0.16 88	0.25 89	0.16 90	0.21 92	0.17 94	0.16 91	0.18 100	0.15 89	0.20 90	0.16 90	0.20 89	0.18 102	0.21 91	0.17 96	0.17 89	0.17 92	0.20 89	0.17 94	0.20 88	0.16 90

MSKI-zero shot	0.19 84	0.21 80	0.16 81	0.22 94	0.16 91	0.23 103	0.17 94	0.22 90	0.17 93	0.22 78	0.17 92	0.22 95	0.16 91	0.19 104	0.16 91	0.17 92	0.23 100	0.16 90	0.22 93	0.16 91	0.22 94	0.17 96	0.16 87	0.17 92	0.22 95	0.19 105	0.22 93	0.16 90

MMNet	0.30 111	0.24 94	0.17 85	0.24 106	0.17 95	0.24 107	0.17 94	0.23 98	0.18 101	1.21 209	0.17 92	0.23 101	0.17 94	0.17 93	0.17 95	0.89 227	0.24 105	0.17 94	0.24 106	0.17 95	1.22 242	0.16 92	0.17 89	0.17 92	0.24 106	0.17 94	0.24 103	0.17 96

delet	0.30 111	0.24 94	0.17 85	0.24 106	0.17 95	0.24 107	0.17 94	0.23 98	0.16 88	1.21 209	0.17 92	0.24 108	0.17 94	0.17 93	0.17 95	0.91 231	0.24 105	0.17 94	0.24 106	0.17 95	1.23 244	0.17 96	0.17 89	0.17 92	0.24 106	0.17 94	0.24 103	0.17 96

psm_up	0.30 111	0.24 94	0.17 85	0.25 109	0.17 95	0.24 107	0.17 94	0.24 102	0.17 93	1.20 208	0.17 92	0.23 101	0.17 94	0.17 93	0.18 100	0.90 230	0.24 105	0.17 94	0.25 111	0.17 95	1.24 247	0.17 96	0.17 89	0.17 92	0.24 106	0.17 94	0.24 103	0.17 96

iResNetv2_ROB	0.20 88	0.22 82	0.19 94	0.23 101	0.19 106	0.22 95	0.17 94	0.22 90	0.17 93	0.22 78	0.17 92	0.22 95	0.17 94	0.18 100	0.18 100	0.19 101	0.22 95	0.17 94	0.23 100	0.17 95	0.25 105	0.18 104	0.17 89	0.18 103	0.23 100	0.17 94	0.25 110	0.17 96

CFNet	0.55 177	0.25 98	0.18 90	0.25 109	0.18 102	0.25 113	0.18 104	0.25 103	0.18 101	0.25 89	0.18 104	0.25 110	0.18 104	0.18 100	0.18 100	0.18 98	0.25 111	0.18 104	0.25 111	0.18 102	5.31 309	4.36 309	0.18 100	0.18 103	0.25 112	0.18 103	0.25 110	0.18 104

GEStereo_RVC	0.36 130	0.23 86	0.18 90	0.23 101	0.18 102	0.23 103	0.19 105	0.22 90	0.19 103	0.24 85	0.20 107	0.24 108	0.18 104	0.18 100	0.18 100	0.21 104	0.25 111	0.18 104	0.22 93	0.18 102	0.23 100	0.18 104	0.19 103	0.20 106	0.23 100	0.20 106	4.43 298	0.19 105

iResNet	0.19 84	0.23 86	0.17 85	0.22 94	0.17 95	0.22 95	0.19 105	0.22 90	0.17 93	0.22 78	0.17 92	0.22 95	0.17 94	0.17 93	0.17 95	0.17 92	0.22 95	0.17 94	0.22 93	0.17 95	0.23 100	0.17 96	0.18 100	0.17 92	0.23 100	0.17 94	0.23 101	0.17 96

DAS	0.20 88	0.20 79	0.20 96	0.20 88	0.20 108	0.20 89	0.20 107	0.20 79	0.20 105	0.20 75	0.20 107	0.20 91	0.20 106	0.20 105	0.20 108	0.20 102	0.20 90	0.20 110	0.20 89	0.20 109	0.20 89	0.20 108	0.20 105	0.20 106	0.20 89	0.20 106	0.20 88	0.20 107

AANet_RVC	0.61 184	0.31 110	5.05 303	0.31 123	0.19 106	0.24 107	0.20 107	5.86 299	0.20 105	0.24 85	0.18 104	0.25 110	0.20 106	0.23 114	0.21 109	0.18 98	0.37 137	0.18 104	0.24 106	0.19 107	0.25 105	0.19 107	0.19 103	0.19 105	0.24 106	0.15 88	0.24 103	0.20 107

HGLStereo	0.27 102	0.25 98	0.21 103	0.35 131	0.21 109	0.35 130	0.21 109	0.34 122	0.21 107	0.39 116	0.21 109	0.34 127	0.21 110	0.22 110	0.21 109	0.21 104	0.35 129	0.22 112	0.35 128	0.22 112	0.35 124	0.22 110	0.21 106	0.21 110	0.35 129	0.21 109	0.35 128	0.21 110

DISCO	0.59 183	0.29 106	0.22 104	0.27 116	5.05 314	0.30 122	0.21 109	0.28 109	0.21 107	0.27 96	0.21 109	0.27 118	0.20 106	0.21 109	0.21 109	0.21 104	0.27 119	0.21 111	0.27 118	0.21 111	0.27 112	0.23 115	0.21 106	0.21 110	0.27 118	0.21 109	5.06 306	0.22 112

DCVSM-stereo	0.27 102	0.38 120	0.22 104	0.38 141	0.22 110	0.38 143	0.22 111	0.29 111	0.22 110	0.29 97	0.22 112	0.29 121	0.22 112	0.22 110	0.21 109	0.21 104	0.38 140	0.22 112	0.38 139	0.22 112	0.38 133	0.22 110	0.21 106	0.25 119	0.38 138	0.21 109	0.38 136	0.21 110

WAO-6	0.30 111	0.22 82	0.23 106	0.22 94	0.23 115	0.23 103	0.22 111	0.22 90	0.23 113	2.21 255	0.22 112	0.22 95	0.22 112	0.22 110	0.22 113	0.23 109	0.22 95	0.23 117	0.22 93	0.22 112	0.22 94	0.22 110	0.22 109	0.22 113	0.23 100	0.23 115	0.22 93	0.22 112

IMH-64-1	0.29 107	0.23 86	0.23 106	0.23 101	0.22 110	0.22 95	0.23 113	0.22 90	0.22 110	2.02 245	0.23 115	0.23 101	0.22 112	0.23 114	0.23 115	0.23 109	0.23 100	0.22 112	0.23 100	0.22 112	0.22 94	0.22 110	0.22 109	0.22 113	0.22 95	0.22 112	0.22 93	0.22 112

IMH-64	0.29 107	0.23 86	0.23 106	0.23 101	0.22 110	0.22 95	0.23 113	0.22 90	0.22 110	2.02 245	0.23 115	0.23 101	0.22 112	0.23 114	0.23 115	0.23 109	0.23 100	0.22 112	0.23 100	0.22 112	0.22 94	0.22 110	0.22 109	0.22 113	0.22 95	0.22 112	0.22 93	0.22 112

DLNR_Zeroshot_test	0.27 102	0.30 108	0.23 106	0.30 121	0.22 110	0.31 123	0.24 115	0.29 111	0.23 113	0.38 113	0.23 115	0.29 121	0.23 116	0.22 110	0.23 115	0.23 109	0.30 122	0.34 149	0.29 120	0.23 117	0.29 116	0.29 139	0.22 109	0.23 116	0.30 121	0.23 115	0.30 120	0.23 116

iResNet_ROB	0.28 106	0.32 112	0.24 110	0.33 125	0.26 119	0.32 125	0.24 115	0.33 116	0.25 116	0.33 99	0.24 118	0.35 130	0.24 117	0.23 114	0.24 119	0.25 113	0.32 124	0.24 118	0.36 131	0.24 119	0.32 118	0.28 129	0.24 114	0.24 118	0.32 123	0.24 117	0.33 122	0.24 117

LoS_RVC	0.25 97	0.25 98	0.25 111	0.25 109	0.25 117	0.25 113	0.25 117	0.25 103	0.25 116	0.25 89	0.25 120	0.25 110	0.25 118	0.26 120	0.25 120	0.26 116	0.25 111	0.25 119	0.26 114	0.25 120	0.25 105	0.25 116	0.25 115	0.25 119	0.25 112	0.25 118	0.25 110	0.25 118

tt_ll	0.25 97	0.25 98	0.25 111	0.25 109	0.25 117	0.25 113	0.25 117	0.25 103	0.25 116	0.25 89	0.25 120	0.25 110	0.25 118	0.26 120	0.25 120	0.26 116	0.25 111	0.25 119	0.26 114	0.25 120	0.25 105	0.25 116	0.25 115	0.25 119	0.25 112	0.25 118	0.25 110	0.25 118

castereo	0.34 126	1.59 229	1.39 251	0.17 80	0.15 88	0.18 81	0.26 119	1.74 249	0.17 93	0.19 73	0.18 104	0.18 85	0.20 106	0.20 105	0.22 113	0.21 104	0.18 84	0.17 94	0.19 86	0.16 91	0.18 81	0.20 108	0.17 89	0.21 110	0.19 85	0.17 94	0.19 83	0.16 90

UNDER WATER-64	0.31 119	0.25 98	0.25 111	0.26 114	0.26 119	0.25 113	0.26 119	0.25 103	0.26 123	1.69 230	0.26 124	0.25 110	0.25 118	0.25 118	0.26 125	0.26 116	0.25 111	0.26 123	0.26 114	0.26 124	0.25 105	0.25 116	0.25 115	0.25 119	0.26 116	0.26 122	0.25 110	0.26 123

CAS	0.25 97	0.25 98	0.25 111	0.25 109	0.26 119	0.26 119	0.26 119	0.25 103	0.25 116	0.25 89	0.25 120	0.25 110	0.25 118	0.25 118	0.25 120	0.25 113	0.26 117	0.25 119	0.26 114	0.26 124	0.25 105	0.25 116	0.25 115	0.26 123	0.25 112	0.26 122	0.25 110	0.25 118

LoS	0.25 97	0.25 98	0.27 115	0.27 116	0.26 119	0.25 113	0.26 119	0.26 108	0.25 116	0.26 95	0.25 120	0.25 110	0.25 118	0.26 120	0.25 120	0.25 113	0.25 111	0.25 119	0.25 111	0.25 120	0.27 112	0.25 116	0.26 119	0.26 123	0.26 116	0.25 118	0.25 110	0.25 118
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LG-Stereo_L2	0.32 120	0.45 135	0.36 138	0.37 137	0.27 124	0.37 139	0.27 123	0.43 148	0.27 125	0.36 110	0.31 145	0.36 136	0.27 126	0.27 127	0.27 128	0.30 136	0.37 137	0.27 126	0.37 135	0.27 128	0.37 130	0.27 123	0.27 121	0.27 127	0.37 135	0.27 125	0.37 134	0.27 126

model_zeroshot	0.27 102	0.30 108	0.19 94	0.36 135	0.23 115	0.25 113	0.27 123	0.33 116	0.21 107	0.35 104	0.22 112	0.25 110	0.27 126	0.26 120	0.23 115	0.26 116	0.35 129	0.22 112	0.36 131	0.23 117	0.25 105	0.27 123	0.27 121	0.23 116	0.36 131	0.22 112	0.25 110	0.27 126

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 137	1.06 202	0.54 185	0.59 199	0.27 124	0.46 167	0.27 123	0.46 151	0.27 125	0.46 136	0.27 128	0.46 162	0.26 124	0.27 127	0.27 128	0.26 116	0.46 163	0.26 123	0.45 164	0.30 143	0.46 157	0.27 123	0.27 121	0.27 127	0.46 162	0.27 125	0.45 159	0.26 123

HH	0.66 189	2.13 242	0.47 164	0.37 137	0.29 138	0.36 135	0.27 123	0.49 164	0.44 179	0.78 169	0.68 216	0.67 200	0.90 231	0.62 203	0.90 231	0.53 197	0.88 217	0.48 192	0.37 135	0.29 138	0.63 197	0.66 215	0.66 210	0.51 199	1.06 236	0.61 213	1.08 234	0.60 208

HanStereo	0.66 189	2.13 242	0.47 164	0.37 137	0.29 138	0.36 135	0.27 123	0.49 164	0.44 179	0.78 169	0.68 216	0.67 200	0.90 231	0.62 203	0.90 231	0.53 197	0.88 217	0.48 192	0.37 135	0.29 138	0.63 197	0.66 215	0.66 210	0.51 199	1.06 236	0.61 213	1.08 234	0.60 208

4D-IteraStereo	0.67 193	3.40 269	1.05 229	0.71 213	0.83 228	0.47 173	0.27 123	0.47 157	0.27 125	0.35 104	0.26 124	0.68 202	0.84 227	0.41 165	0.54 202	0.89 227	0.74 207	0.88 231	0.73 208	0.87 232	0.42 153	0.27 123	0.28 126	0.28 131	0.36 131	0.28 127	0.68 201	0.90 231

IER	0.56 180	2.72 263	2.20 280	0.38 141	0.29 138	0.38 143	0.27 123	2.77 278	0.27 125	0.38 113	0.28 131	0.37 138	0.25 118	0.26 120	0.25 120	0.26 116	0.38 140	0.29 136	0.38 139	0.25 120	0.39 142	0.25 116	0.29 132	0.29 139	0.40 148	0.25 118	0.38 136	0.25 118

DEFOM-Stereo	0.43 150	1.60 231	1.47 256	0.30 121	0.28 128	0.31 123	0.28 130	1.65 247	0.25 116	0.29 97	0.26 124	0.30 123	0.29 137	0.27 127	0.26 125	0.26 116	0.30 122	0.29 136	0.30 122	0.26 124	0.29 116	0.29 139	0.27 121	0.26 123	0.30 121	0.29 140	0.30 120	0.29 138

SQANet	0.33 123	0.28 105	0.28 118	0.28 120	0.28 128	0.29 121	0.28 130	0.28 109	0.28 130	1.59 227	0.28 131	0.28 120	0.28 128	0.28 132	0.28 132	0.28 126	0.28 120	0.28 127	0.29 120	0.28 129	0.28 114	0.28 129	0.28 126	0.28 131	0.28 119	0.28 127	0.28 118	0.28 129

LL-Strereo2	0.47 158	2.60 260	0.51 181	0.38 141	0.28 128	0.37 139	0.28 130	0.55 180	0.35 152	0.44 133	0.34 153	0.44 161	0.34 150	0.34 142	0.36 155	0.36 153	0.47 167	0.36 155	0.47 169	0.35 155	0.47 161	0.35 151	0.35 151	0.35 156	0.46 162	0.35 153	0.47 164	0.35 154

anonymity	0.30 111	0.34 114	0.27 115	0.33 125	0.27 124	0.33 126	0.28 130	0.33 116	0.28 130	0.33 99	0.28 131	0.33 125	0.28 128	0.28 132	0.28 132	0.28 126	0.34 126	0.28 127	0.34 126	0.28 129	0.34 120	0.27 123	0.27 121	0.27 127	0.34 126	0.28 127	0.34 126	0.28 129

iRaft-Stereo_20w	0.30 111	0.46 138	0.27 115	0.34 127	0.26 119	0.35 130	0.28 130	0.34 122	0.26 123	0.34 102	0.26 124	0.34 127	0.26 124	0.26 120	0.26 125	0.26 116	0.34 126	0.26 123	0.34 126	0.26 124	0.34 120	0.26 122	0.26 119	0.26 123	0.34 126	0.26 122	0.34 126	0.26 123

PML	0.39 140	0.56 161	0.29 123	0.55 193	0.28 128	0.56 195	0.28 130	0.51 171	0.28 130	0.50 145	0.28 131	0.51 183	0.28 128	0.29 134	0.28 132	0.29 134	0.56 190	0.29 136	0.57 198	0.28 129	0.56 188	0.28 129	0.28 126	0.29 139	0.56 194	0.28 127	0.56 191	0.28 129

CFNet_pseudo	1.01 232	9.78 308	0.29 123	0.38 141	0.28 128	0.38 143	0.28 130	0.38 133	0.28 130	0.39 116	0.28 131	0.39 145	0.28 128	9.50 316	0.29 140	0.28 126	0.38 140	0.28 127	0.38 139	0.28 129	0.38 133	0.28 129	0.28 126	0.28 131	0.38 138	0.28 127	0.38 136	0.28 129

pcwnet_v2	1.01 232	9.73 307	0.28 118	0.38 141	0.28 128	0.38 143	0.28 130	0.38 133	0.28 130	0.38 113	0.28 131	0.39 145	0.28 128	9.61 317	0.28 132	0.28 126	0.38 140	0.28 127	0.38 139	0.28 129	0.38 133	0.28 129	0.29 132	0.28 131	0.38 138	0.28 127	0.38 136	0.28 129

GES	0.43 150	0.41 126	0.31 130	0.35 131	0.30 143	0.47 173	0.28 130	0.33 116	0.28 130	0.35 104	0.29 139	2.95 281	0.38 162	0.35 146	0.30 142	0.34 148	0.34 126	0.30 140	0.33 123	0.30 143	0.35 124	0.30 142	0.33 146	0.33 150	0.33 124	0.31 146	0.33 122	0.29 138

DGSMNet	0.33 123	0.42 132	0.28 118	0.40 153	0.28 128	0.40 153	0.28 130	0.40 141	0.28 130	0.40 122	0.28 131	0.39 145	0.28 128	0.27 127	0.28 132	0.28 126	0.40 154	0.28 127	0.42 160	0.29 138	0.41 148	0.31 144	0.29 132	0.28 131	0.41 153	0.28 127	0.42 155	0.29 138

UCFNet_RVC	1.03 237	10.10 311	0.28 118	0.38 141	0.28 128	0.39 150	0.28 130	0.38 133	0.28 130	0.39 116	0.28 131	0.39 145	0.29 137	9.62 318	0.28 132	0.28 126	0.38 140	0.28 127	0.38 139	0.28 129	0.39 142	0.28 129	0.29 132	0.28 131	0.39 147	0.28 127	0.38 136	0.29 138

MLCV	0.30 111	0.33 113	0.28 118	0.34 127	0.28 128	0.33 126	0.28 130	0.33 116	0.29 138	0.33 99	0.27 128	0.33 125	0.28 128	0.26 120	0.29 140	0.28 126	0.33 125	0.28 127	0.33 123	0.28 129	0.33 119	0.27 123	0.28 126	0.28 131	0.33 124	0.28 127	0.33 122	0.28 129

DN-CSS_ROB	0.30 111	0.34 114	0.29 123	0.34 127	0.27 124	0.34 128	0.28 130	0.33 116	0.27 125	0.34 102	0.27 128	0.34 127	0.28 128	0.29 134	0.27 128	0.26 116	0.35 129	0.29 136	0.33 123	0.28 129	0.34 120	0.28 129	0.28 126	0.27 127	0.34 126	0.28 127	0.33 122	0.28 129

EKT-Stereo	0.36 130	0.50 151	0.30 127	0.40 153	0.29 138	0.40 153	0.29 143	0.35 125	0.30 140	0.47 139	0.30 142	0.35 130	0.32 145	0.29 134	0.34 149	0.33 147	0.59 192	0.31 143	0.39 150	0.29 138	0.37 130	0.38 160	0.29 132	0.31 145	0.58 197	0.28 127	0.51 182	0.29 138

CASnet	0.32 120	0.53 154	0.34 135	0.27 116	0.31 146	0.34 128	0.29 143	0.31 114	0.32 143	0.25 89	0.31 145	0.27 118	0.40 171	0.45 174	0.27 128	0.30 136	0.26 117	0.40 171	0.28 119	0.37 161	0.28 114	0.39 169	0.29 132	0.40 174	0.29 120	0.28 127	0.24 103	0.30 144
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 120	0.45 135	0.29 123	0.36 135	0.29 138	0.36 135	0.29 143	0.36 129	0.29 138	0.35 104	0.29 139	0.35 130	0.28 128	0.27 127	0.28 132	0.28 126	0.35 129	0.28 127	0.35 128	0.28 129	0.35 124	0.28 129	0.29 132	0.29 139	0.36 131	0.29 140	0.36 131	0.29 138

GREAT-IGEV	0.36 130	0.46 138	0.33 134	0.43 164	0.30 143	0.43 164	0.30 146	0.45 150	0.30 140	0.42 130	0.30 142	0.43 159	0.30 140	0.30 137	0.30 142	0.30 136	0.43 161	0.30 140	0.43 161	0.30 143	0.43 154	0.30 142	0.30 140	0.30 143	0.43 159	0.30 143	0.43 157	0.30 144

RSM	0.33 123	0.36 118	0.31 130	0.39 152	0.32 148	0.36 135	0.30 146	0.35 125	0.38 160	0.35 104	0.31 145	0.35 130	0.30 140	0.30 137	0.31 145	0.30 136	0.36 134	0.31 143	0.36 131	0.30 143	0.36 128	0.31 144	0.31 142	0.31 145	0.36 131	0.31 146	0.36 131	0.31 147

FCDSN-DC	0.44 152	0.31 110	0.35 136	0.34 127	0.28 128	0.35 130	0.30 146	0.32 115	0.25 116	1.32 215	0.24 118	1.00 226	0.32 145	0.35 146	0.34 149	0.30 136	0.72 204	0.37 160	0.48 176	0.32 148	0.53 184	0.49 193	0.23 113	0.29 139	0.50 179	0.42 179	0.61 197	0.71 221
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccs_rob	1.00 228	10.06 310	0.31 130	0.44 166	0.31 146	0.43 164	0.31 149	0.43 148	0.32 143	0.45 134	0.32 148	1.20 244	0.31 142	7.02 315	0.31 145	0.31 141	0.44 162	0.31 143	0.44 163	0.32 148	0.44 156	0.31 144	0.32 143	0.32 147	0.44 161	0.32 148	0.43 157	0.31 147

DDF-Stereo	0.37 135	0.57 164	0.50 177	0.40 153	0.32 148	0.40 153	0.32 150	0.53 174	0.32 143	0.39 116	0.32 148	0.39 145	0.32 145	0.32 140	0.32 147	0.32 145	0.40 154	0.32 147	0.40 151	0.32 148	0.40 147	0.32 147	0.32 143	0.32 147	0.40 148	0.32 148	0.40 147	0.32 149

RAFT-Test	0.34 126	0.45 135	0.30 127	0.38 141	0.32 148	0.40 153	0.32 150	0.39 139	0.32 143	0.39 116	0.30 142	0.37 138	0.29 137	0.30 137	0.30 142	0.29 134	0.38 140	0.30 140	0.38 139	0.29 138	0.38 133	0.29 139	0.29 132	0.30 143	0.38 138	0.30 143	0.38 136	0.30 144

RAFT + AFF	0.34 126	0.29 106	0.32 133	0.31 123	0.30 143	0.39 150	0.32 150	0.39 139	0.30 140	0.39 116	0.32 148	0.39 145	0.32 145	0.35 146	0.36 155	0.32 145	0.38 140	0.31 143	0.38 139	0.31 147	0.38 133	0.28 129	0.37 160	0.34 152	0.38 138	0.30 143	0.38 136	0.28 129

GEAStereo	0.42 147	0.55 157	0.44 157	0.48 177	0.35 156	0.48 179	0.35 153	0.54 176	0.35 152	0.47 139	0.36 157	0.47 167	0.41 172	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.51 182	0.36 155	0.51 187	0.38 165	0.48 168	0.35 151	0.35 151	0.36 159	0.52 185	0.37 162	0.48 170	0.36 159

gasm-f	0.42 147	0.55 157	0.44 157	0.48 177	0.35 156	0.48 179	0.35 153	0.54 176	0.35 152	0.47 139	0.36 157	0.47 167	0.41 172	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.51 182	0.36 155	0.51 187	0.38 165	0.48 168	0.35 151	0.35 151	0.36 159	0.52 185	0.37 162	0.48 170	0.36 159

GASTEREO	0.41 142	0.54 155	0.44 157	0.48 177	0.35 156	0.48 179	0.35 153	0.53 174	0.35 152	0.46 136	0.35 154	0.46 162	0.35 152	0.35 146	0.35 151	0.35 151	0.47 167	0.35 153	0.47 169	0.35 155	0.47 161	0.38 160	0.35 151	0.35 156	0.48 173	0.35 153	0.47 164	0.35 154

GIP-stereo	0.38 137	0.56 161	0.40 146	0.45 167	0.33 151	0.44 166	0.35 153	0.49 164	0.33 147	0.43 131	0.32 148	0.42 155	0.31 142	0.33 141	0.33 148	0.34 148	0.40 154	0.32 147	0.40 151	0.32 148	0.43 154	0.38 160	0.33 146	0.32 147	0.43 159	0.32 148	0.42 155	0.34 153

TorneroNet-64	0.69 196	0.65 173	0.30 127	0.27 116	0.47 186	0.28 120	0.35 153	0.34 122	0.80 222	7.93 316	0.29 139	0.30 123	0.31 142	0.81 224	0.28 132	0.27 125	0.29 121	0.28 127	0.85 219	0.83 230	0.62 196	0.28 129	0.30 140	0.28 131	0.52 185	0.29 140	0.29 119	0.27 126

ETE_ROB	0.35 129	0.35 117	0.35 136	0.35 131	0.35 156	0.35 130	0.35 153	0.35 125	0.35 152	0.35 104	0.35 154	0.35 130	0.35 152	0.35 146	0.35 151	0.35 151	0.35 129	0.35 153	0.35 128	0.35 155	0.35 124	0.35 151	0.35 151	0.35 156	0.35 129	0.35 153	0.35 128	0.35 154

GSStereo	0.42 147	0.56 161	0.44 157	0.48 177	0.36 161	0.48 179	0.36 159	0.54 176	0.36 157	0.47 139	0.36 157	0.47 167	0.36 157	0.36 151	0.35 151	0.36 153	0.48 172	0.36 155	0.48 176	0.36 159	0.48 168	0.36 156	0.36 156	0.36 159	0.48 173	0.36 156	0.48 170	0.35 154

GMOStereo	0.50 161	0.44 133	2.38 286	0.40 153	0.34 153	0.42 161	0.36 159	1.96 254	0.34 148	0.41 123	0.36 157	0.42 155	0.35 152	0.34 142	0.38 160	0.31 141	0.39 150	0.34 149	0.40 151	0.33 152	0.39 142	0.33 148	0.33 146	0.34 152	0.40 148	0.36 156	0.40 147	0.32 149

error version	0.50 161	0.44 133	2.38 286	0.40 153	0.34 153	0.42 161	0.36 159	1.96 254	0.34 148	0.41 123	0.36 157	0.42 155	0.35 152	0.34 142	0.38 160	0.31 141	0.39 150	0.34 149	0.40 151	0.33 152	0.39 142	0.33 148	0.33 146	0.34 152	0.40 148	0.36 156	0.40 147	0.32 149

test_1	0.65 188	4.37 278	2.38 286	0.40 153	0.34 153	0.42 161	0.36 159	1.96 254	0.34 148	0.41 123	0.36 157	0.42 155	0.35 152	0.34 142	0.38 160	0.31 141	0.39 150	0.34 149	0.40 151	0.33 152	0.39 142	0.33 148	0.33 146	0.34 152	0.40 148	0.36 156	0.40 147	0.32 149

DMCA	0.36 130	0.38 120	0.37 140	0.35 131	0.35 156	0.35 130	0.36 159	0.35 125	0.36 157	0.36 110	0.37 163	0.36 136	0.36 157	0.36 151	0.35 151	0.37 156	0.36 134	0.36 155	0.36 131	0.36 159	0.36 128	0.35 151	0.36 156	0.36 159	0.37 135	0.36 156	0.36 131	0.36 159

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 155	0.57 164	0.45 162	0.54 190	0.37 162	0.53 192	0.37 164	0.56 182	0.40 169	0.53 151	0.38 166	0.53 187	0.37 159	0.37 153	0.37 158	0.37 156	0.55 187	0.38 163	0.53 192	0.37 161	0.53 184	0.37 157	0.37 160	0.39 173	0.54 190	0.37 162	0.54 188	0.37 162

CFNet_RVC	0.93 222	8.54 304	0.41 148	0.56 194	0.37 162	0.56 195	0.37 164	0.50 168	0.40 169	0.56 154	5.24 315	0.56 190	0.34 150	0.40 164	0.41 175	0.34 148	0.53 186	0.40 171	0.56 197	0.38 165	0.52 181	0.40 171	0.40 171	0.41 175	0.56 194	0.40 173	0.56 191	0.40 172

XPNet_ROB	0.37 135	0.37 119	0.37 140	0.37 137	0.37 162	0.37 139	0.37 164	0.37 130	0.37 159	0.37 112	0.37 163	0.37 138	0.37 159	0.37 153	0.37 158	0.37 156	0.37 137	0.37 160	0.37 135	0.37 161	0.37 130	0.37 157	0.37 160	0.37 165	0.37 135	0.37 162	0.37 134	0.37 162

MSCF	0.44 152	0.60 169	0.47 164	0.50 185	0.40 171	0.50 186	0.38 167	0.57 184	0.38 160	0.48 143	0.38 166	0.48 175	0.38 162	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.49 177	0.38 163	0.49 180	0.39 172	0.50 176	0.38 160	0.38 164	0.38 166	0.49 178	0.38 166	0.49 178	0.38 165

LG-Stereo_L1	0.44 152	0.58 167	0.49 176	0.51 188	0.38 166	0.51 188	0.38 167	0.56 182	0.38 160	0.50 145	0.38 166	0.50 180	0.38 162	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.52 184	0.38 163	0.52 190	0.38 165	0.51 178	0.38 160	0.38 164	0.38 166	0.52 185	0.38 166	0.51 182	0.40 172

WAO-7	0.46 156	0.38 120	0.38 142	0.38 141	0.38 166	0.38 143	0.38 167	0.38 133	0.38 160	2.57 271	0.38 166	0.38 141	0.38 162	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.38 140	0.38 163	0.38 139	0.38 165	0.38 133	0.38 160	0.38 164	0.38 166	0.38 138	0.38 166	0.38 136	0.38 165

HanzoNet	0.47 158	0.39 124	0.38 142	0.38 141	0.38 166	0.38 143	0.38 167	0.40 141	0.38 160	2.63 272	0.38 166	0.38 141	0.38 162	0.38 155	0.38 160	0.39 167	0.38 140	0.38 163	0.38 139	0.42 179	0.38 133	0.39 169	0.39 170	0.38 166	0.38 138	0.38 166	0.38 136	0.39 171

Venus	0.46 156	0.38 120	0.40 146	0.38 141	0.38 166	0.39 150	0.38 167	0.38 133	0.38 160	2.71 273	0.38 166	0.38 141	0.38 162	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.38 140	0.38 163	0.38 139	0.38 165	0.38 133	0.38 160	0.38 164	0.38 166	0.38 138	0.38 166	0.39 146	0.38 165

IMH	0.47 158	0.40 125	0.39 145	0.38 141	0.38 166	0.38 143	0.38 167	0.38 133	0.40 169	2.79 275	0.38 166	0.38 141	0.38 162	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.39 150	0.38 163	0.38 139	0.40 173	0.38 133	0.38 160	0.38 164	0.38 166	0.38 138	0.38 166	0.38 136	0.38 165

iRaftStereo_RVC	0.62 186	1.76 234	2.24 282	0.52 189	0.37 162	0.53 192	0.38 167	2.51 273	0.38 160	0.51 148	0.38 166	0.51 183	0.38 162	0.38 155	0.38 160	0.38 159	0.52 184	0.38 163	0.52 190	0.38 165	0.52 181	0.38 160	0.38 164	0.38 166	0.52 185	0.39 172	0.52 185	0.38 165

Occ-G	0.68 195	0.54 155	3.16 293	0.57 198	0.45 181	0.52 191	0.40 174	3.44 284	0.46 182	0.52 149	0.45 183	0.51 183	0.44 180	0.44 173	0.40 173	0.45 176	0.55 187	0.41 173	0.53 192	0.43 180	0.52 181	0.40 171	0.44 178	0.45 183	0.55 191	0.44 182	0.53 187	0.44 180

GwcNet-ADL	0.41 142	0.41 126	0.41 148	0.41 160	0.41 173	0.41 157	0.41 175	0.41 143	0.41 172	0.41 123	0.41 176	0.41 151	0.41 172	0.41 165	0.41 175	0.41 168	0.41 157	0.41 173	0.41 156	0.41 174	0.41 148	0.41 173	0.41 172	0.41 175	0.41 153	0.41 174	0.41 151	0.41 174

PSMNet-ADL	0.41 142	0.41 126	0.41 148	0.41 160	0.41 173	0.41 157	0.41 175	0.41 143	0.41 172	0.41 123	0.41 176	0.41 151	0.41 172	0.41 165	0.41 175	0.41 168	0.41 157	0.41 173	0.41 156	0.41 174	0.41 148	0.41 173	0.41 172	0.41 175	0.41 153	0.41 174	0.41 151	0.41 174

GANet-ADL	0.41 142	0.41 126	0.41 148	0.41 160	0.41 173	0.41 157	0.41 175	0.41 143	0.41 172	0.41 123	0.41 176	0.41 151	0.41 172	0.41 165	0.41 175	0.41 168	0.41 157	0.41 173	0.41 156	0.41 174	0.41 148	0.41 173	0.41 172	0.41 175	0.41 153	0.41 174	0.41 151	0.41 174

CroCo-Stereo	0.80 209	2.51 255	0.41 148	1.27 251	0.41 173	1.27 250	0.41 175	1.27 236	0.41 172	1.27 212	0.41 176	1.27 247	0.41 172	0.41 165	0.41 175	0.41 168	1.28 248	0.41 173	1.27 247	0.41 174	1.27 248	0.41 173	0.42 176	0.41 175	1.27 252	0.41 174	1.27 249	0.41 174
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
ADLNet	0.41 142	0.41 126	0.41 148	0.41 160	0.41 173	0.41 157	0.41 175	0.41 143	0.41 172	0.41 123	0.41 176	0.41 151	0.41 172	0.41 165	0.41 175	0.41 168	0.41 157	0.41 173	0.41 156	0.41 174	0.41 148	0.41 173	0.41 172	0.41 175	0.41 153	0.41 174	0.41 151	0.41 174

CroCo-Stereo Lap2	0.85 217	2.86 266	0.43 155	1.33 253	0.43 180	1.31 251	0.42 180	1.32 237	0.42 177	1.31 214	0.44 182	1.32 249	0.44 180	0.43 171	0.44 182	0.43 174	1.35 249	0.43 179	1.32 250	0.43 180	1.31 249	0.43 178	0.43 177	0.42 181	1.31 253	0.42 179	1.31 250	0.43 179

FSD		0.55 157	0.42 154	0.54 190	0.42 178	0.55 194	0.43 181	0.54 176	0.42 177	0.59 155	0.42 181			0.43 171	0.42 181	0.42 173			2.46 276	0.44 182				0.44 182	0.55 191	0.43 181	0.55 189	0.53 200

STTRV1_RVC		1.59 229	0.52 184	0.69 209	0.61 210	0.66 205	0.43 181	0.88 205	0.45 181	0.71 164	0.62 212	0.69 203	0.45 182	0.62 203	0.40 173	0.44 175	0.80 211	0.59 209		0.63 212	0.80 205	0.46 179		0.61 215	0.72 207	0.54 203	0.80 209	0.60 208

CES	0.38 137	0.34 114	0.44 157	0.43 164	0.33 151	0.37 139	0.44 183	0.37 130	0.38 160	0.45 134	0.35 154	0.35 130	0.41 172	0.45 174	0.36 155	0.36 153	0.36 134	0.45 180	0.43 161	0.35 155	0.34 120	0.46 179	0.36 156	0.36 159	0.42 158	0.34 152	0.35 128	0.38 165

otaku	0.52 165	0.46 138	0.48 170	0.46 168	0.46 182	0.46 167	0.46 184	0.46 151	0.47 187	1.88 234	0.46 184	0.46 162	0.46 183	0.46 176	0.46 184	0.46 177	0.47 167	0.46 181	0.46 165	0.46 184	0.47 161	0.46 179	0.46 179	0.46 184	0.47 168	0.46 183	0.46 160	0.47 184

Dean	0.52 165	0.46 138	0.48 170	0.46 168	0.46 182	0.46 167	0.46 184	0.46 151	0.46 182	1.90 235	0.46 184	0.47 167	0.46 183	0.46 176	0.46 184	0.46 177	0.48 172	0.46 181	0.46 165	0.46 184	0.46 157	0.46 179	0.46 179	0.46 184	0.46 162	0.46 183	0.46 160	0.46 181

ACVNet-4b	0.53 169	0.46 138	0.47 164	0.46 168	0.46 182	0.46 167	0.46 184	0.46 151	0.46 182	2.17 251	0.46 184	0.46 162	0.47 186	0.46 176	0.46 184	0.46 177	0.46 163	0.46 181	0.46 165	0.46 184	0.46 157	0.46 179	0.46 179	0.47 188	0.46 162	0.46 183	0.46 160	0.46 181

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 198	6.91 291	0.46 163	0.46 168	0.46 182	0.46 167	0.46 184	0.46 151	0.46 182	0.46 136	0.46 184	0.46 162	0.46 183	0.46 176	0.46 184	0.46 177	0.46 163	0.46 181	0.46 165	0.46 184	0.47 161	0.46 179	0.46 179	0.46 184	0.46 162	0.46 183	0.46 160	0.46 181

Ntro	0.53 169	0.47 144	0.50 177	0.46 168	0.48 191	0.47 173	0.47 188	0.46 151	0.46 182	2.05 247	0.47 188	0.47 167	0.49 194	0.47 180	0.47 188	0.46 177	0.48 172	0.46 181	0.49 180	0.46 184	0.47 161	0.46 179	0.46 179	0.47 188	0.46 162	0.46 183	0.47 164	0.47 184

HaxPig	0.52 165	0.48 147	0.47 164	0.47 173	0.47 186	0.47 173	0.47 188	0.47 157	0.47 187	1.80 231	0.47 188	0.47 167	0.47 186	0.47 180	0.47 188	0.47 184	0.47 167	0.47 188	0.47 169	0.47 189	0.47 161	0.47 187	0.47 185	0.47 188	0.47 168	0.47 190	0.47 164	0.47 184

UNDER WATER	0.52 165	0.47 144	0.47 164	0.47 173	0.47 186	0.47 173	0.47 188	0.47 157	0.47 187	1.90 235	0.47 188	0.47 167	0.47 186	0.47 180	0.47 188	0.47 184	0.46 163	0.47 188	0.47 169	0.47 189	0.46 157	0.47 187	0.47 185	0.48 192	0.47 168	0.47 190	0.47 164	0.47 184

LVE	0.53 169	0.47 144	0.48 170	0.47 173	0.47 186	0.47 173	0.47 188	0.48 160	0.47 187	1.96 242	0.47 188	0.47 167	0.47 186	0.47 180	0.47 188	0.47 184	0.47 167	0.47 188	0.47 169	0.47 189	0.47 161	0.47 187	0.47 185	0.47 188	0.47 168	0.47 190	0.47 164	0.47 184

RainbowNet	0.53 169	0.48 147	0.48 170	0.48 177	0.48 191	0.48 179	0.48 192	0.48 160	0.48 191	1.92 237	0.48 193	0.48 175	0.48 190	0.48 185	0.48 193	0.48 187	0.48 172	0.48 192	0.48 176	0.48 193	0.48 168	0.48 190	0.48 188	0.48 192	0.48 173	0.48 194	0.48 170	0.48 190

ACVNet_1	0.53 169	0.46 138	0.48 170	0.47 173	0.47 186	0.46 167	0.48 192	0.48 160	0.48 191	2.07 248	0.47 188	0.48 175	0.48 190	0.47 180	0.47 188	0.46 177	0.49 177	0.47 188	0.47 169	0.47 189	0.48 168	0.46 179	0.46 179	0.48 192	0.47 168	0.47 190	0.48 170	0.47 184

AEACV	0.74 204	0.52 153	3.10 290	0.60 200	0.48 191	0.56 195	0.48 192	3.02 279	0.83 227	0.61 158	0.62 212	0.72 206	0.50 196	0.49 188	0.49 197	0.48 187	0.58 191	0.50 198	0.55 195	0.48 193	0.56 188	0.50 199	0.50 193	0.51 199	0.58 197	0.51 202	0.60 194	0.51 197

AIO-test2	0.54 174	0.65 173	0.55 188	0.60 200	0.50 199	0.60 199	0.49 195	0.65 189	0.48 191	0.60 157	0.49 196	0.59 192	0.50 196	0.50 191	0.49 197	0.49 191	0.60 193	0.50 198	0.60 200	0.49 197	0.60 192	0.49 193	0.50 193	0.51 199	0.60 200	0.48 194	0.60 194	0.50 194

AIO-test1	0.54 174	0.64 172	0.54 185	0.60 200	0.49 195	0.61 201	0.49 195	0.64 188	0.49 196	0.59 155	0.48 193	0.60 194	0.50 196	0.48 185	0.48 193	0.48 187	0.60 193	0.48 192	0.60 200	0.48 193	0.60 192	0.49 193	0.49 190	0.49 195	0.59 199	0.49 197	0.60 194	0.49 191

notaker	0.54 174	0.48 147	0.48 170	0.48 177	0.48 191	0.48 179	0.49 195	0.48 160	0.48 191	1.95 241	0.48 193	0.48 175	0.48 190	0.48 185	0.48 193	0.48 187	0.48 172	0.48 192	0.48 176	0.48 193	0.49 174	0.48 190	0.48 188	0.49 195	0.48 173	0.48 194	0.48 170	0.49 191

ACVNet_2	0.55 177	0.49 150	0.50 177	0.49 183	0.49 195	0.49 185	0.49 195	0.49 164	0.49 196	2.14 250	0.49 196	0.50 180	0.49 194	0.49 188	0.49 197	0.49 191	0.50 180	0.49 197	0.50 184	0.49 197	0.49 174	0.49 193	0.49 190	0.50 197	0.50 179	0.49 197	0.50 180	0.49 191

TorneroNet	1.15 242	1.10 206	0.51 181	0.69 209	0.51 201	1.10 238	0.50 199	0.51 171	0.51 199	13.92 318	1.17 254	0.49 179	0.51 201	0.54 193	0.48 193	0.49 191	0.49 177	0.65 216	0.70 205	0.49 197	0.51 178	0.49 193	0.67 212	1.36 266	0.51 183	0.50 200	0.52 185	1.23 258

test-3	0.78 208	4.38 279	1.80 268	0.62 204	0.49 195	0.62 202	0.50 199	1.86 250	0.64 212	0.69 162	0.52 200	0.66 198	0.38 162	0.58 198	0.57 208	0.46 177	0.66 199	0.46 181	0.50 184	0.44 182	0.48 168	0.58 204	0.54 197	0.60 213	0.70 205	0.46 183	0.48 170	0.50 194

SANet	0.50 161	0.50 151	0.50 177	0.50 185	0.50 199	0.50 186	0.50 199	0.50 168	0.50 198	0.50 145	0.50 198	0.50 180	0.50 196	0.50 191	0.50 200	0.50 195	0.50 180	0.50 198	0.50 184	0.50 200	0.50 176	0.50 199	0.50 193	0.50 197	0.50 179	0.50 200	0.50 180	0.50 194

ktn	0.84 216	1.15 207	0.54 185	1.16 246	1.26 260	0.51 188	0.53 202	0.51 171	0.66 215	4.54 299	0.51 199	0.52 186	0.52 202	0.66 212	0.51 201	0.51 196	1.37 253	1.17 252	0.49 180	0.51 201	1.23 244	0.51 201	0.67 212	0.51 199	0.51 183	0.68 219	0.51 182	0.51 197

zero-FE	0.66 189	0.80 182	0.56 191	0.79 216	0.58 207	0.82 214	0.55 203	0.76 197	0.56 204	0.75 168	0.58 208	0.75 210	0.59 209	0.57 197	0.56 205	0.55 199	0.79 209	0.55 204	0.78 213	0.55 203	0.85 211	0.58 204	0.55 198	0.57 210	0.80 213	0.57 207	0.80 209	0.57 203

MLG-Stereo	0.87 219	1.33 225	0.93 218	0.62 204	1.00 234	1.16 241	0.55 203	0.86 204	0.83 227	1.19 206	0.40 174	1.30 248	0.81 225	0.65 209	0.45 183	1.01 241	1.17 240	0.46 181	1.29 249	0.58 207	1.05 227	0.90 231	0.73 223	0.87 233	0.60 200	1.01 241	1.13 238	0.51 197

ARAFT	0.64 187	0.74 179	0.62 199	0.70 212	0.56 205	0.72 209	0.55 203	0.72 195	0.54 201	0.73 166	0.56 204	0.72 206	0.56 206	0.56 196	0.62 213	0.63 208	0.73 205	0.53 203	0.73 208	0.54 202	0.72 202	0.65 212	0.62 207	0.56 206	0.72 207	0.54 203	0.72 204	0.57 203

PSMNet_ROB	0.55 177	0.55 157	0.56 191	0.56 194	0.55 203	0.56 195	0.55 203	0.55 180	0.55 202	0.55 152	0.55 203	0.55 189	0.55 204	0.55 194	0.56 205	0.55 199	0.55 187	0.55 204	0.55 195	0.55 203	0.55 187	0.55 202	0.55 198	0.55 205	0.55 191	0.55 205	0.55 189	0.55 201

FlowAnything	1.02 235	2.51 255	0.58 195	1.60 260	0.56 205	1.61 260	0.56 207	1.60 246	0.55 202	1.61 228	0.56 204	1.61 256	0.55 204	0.55 194	0.55 204	0.55 199	1.61 259	0.56 207	1.61 257	0.56 205	1.62 256	0.55 202	0.56 201	0.56 206	1.62 261	0.56 206	1.62 258	0.56 202

MyStereo04	0.76 206	4.78 284	0.62 199	0.63 206	0.54 202	0.65 204	0.56 207	0.61 186	0.58 208	0.61 158	0.56 204	0.63 196	0.57 207	0.63 206	0.60 210	0.60 205	0.64 197	0.56 207	0.63 203	0.58 207	0.63 197	0.62 211	0.55 198	0.60 213	0.63 203	0.57 207	0.64 199	0.58 205

CASS	0.58 182	0.89 188	0.55 188	0.56 194	0.55 203	0.60 199	0.57 209	0.57 184	0.56 204	0.55 152	0.56 204	0.56 190	0.50 196	0.63 206	0.56 205	0.56 202	0.62 196	0.62 213	0.59 199	0.56 205	0.56 188	0.48 190	0.60 205	0.56 206	0.57 196	0.60 212	0.57 193	0.59 206
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDUNet	0.69 196	0.84 186	0.59 196	0.84 222	0.59 208	0.87 220	0.57 209	0.84 202	0.59 210	0.82 176	0.58 208	0.85 219	0.57 207	0.59 201	0.59 209	0.57 203	0.87 216	0.59 209	0.85 219	0.59 210	0.85 211	0.59 207	0.59 203	0.59 211	0.87 218	0.59 210	0.84 215	0.59 206

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 193	0.74 179	0.60 197	0.79 216	0.61 210	0.76 210	0.57 209	0.71 194	0.56 204	0.71 164	0.54 202	0.72 206	0.66 214	0.65 209	0.65 216	0.64 209	0.74 207	0.64 215	0.74 210	0.63 212	0.73 203	0.65 212	0.64 208	0.64 217	0.74 209	0.61 213	0.73 205	0.64 213

UDG	0.70 198	0.87 187	0.56 191	0.87 223	0.59 208	0.84 217	0.59 212	0.85 203	0.57 207	0.84 178	0.59 210	0.84 218	0.60 210	0.58 198	0.60 210	0.59 204	0.85 215	0.59 209	0.87 221	0.58 207	0.87 213	0.60 208	0.57 202	0.59 211	0.87 218	0.58 209	0.86 218	0.60 208

AIO-Stereo	0.82 214	1.06 202	0.73 205	0.97 231	0.74 221	1.06 235	0.60 213	1.04 220	0.90 230	1.00 188	1.01 240	0.78 212	0.85 229	0.74 220	0.62 213	0.67 211	1.12 233	0.55 204	0.70 205	0.65 214	0.93 218	0.66 215	0.67 212	0.67 220	0.82 216	0.74 224	0.92 219	0.83 228

LMCR-Stereo	0.61 184	0.61 170	0.61 198	0.61 203	0.61 210	0.67 206	0.61 214	0.61 186	0.61 211	0.61 158	0.61 211	0.61 195	0.61 211	0.61 202	0.61 212	0.61 206	0.61 195	0.61 212	0.61 202	0.61 211	0.61 194	0.61 209	0.61 206	0.61 215	0.61 202	0.61 213	0.61 197	0.61 212

gcap-zeroshot	0.81 213	1.03 200	0.84 214	0.93 226	0.85 229	0.84 217	0.62 215	1.21 233	0.53 200	0.79 171	0.84 229	0.77 211	0.70 217	0.84 227	0.67 218	0.74 219	1.18 243	0.52 202	0.91 222	0.79 224	0.84 210	0.61 209	0.83 227	0.69 223	0.93 226	0.82 230	0.85 217	0.66 215

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 204	0.57 164	0.57 194	0.56 194	0.92 231	1.07 236	0.63 216	1.03 218	0.82 226	0.49 144	0.77 223	0.69 203	0.54 203	0.58 198	0.54 202	0.86 226	1.06 230	0.72 222	1.06 233	0.79 224	0.58 191	0.87 228	0.59 203	0.46 184	0.76 210	0.46 183	1.05 231	0.97 236

AFF-stereo	0.71 200	0.73 177	0.65 201	0.82 220	0.63 213	0.83 215	0.63 216	0.73 196	0.65 213	0.82 176	0.73 221	0.74 209	0.64 212	0.63 206	0.62 213	0.62 207	0.73 205	0.63 214	0.74 210	0.72 221	0.80 205	0.58 204	0.70 218	0.71 224	0.79 211	0.69 220	0.78 207	0.72 222

FC-DCNN	1.10 239	0.81 185	0.77 207	0.63 206	0.42 178	0.86 219	0.64 218	0.91 206	0.96 235	1.11 196	0.80 226	1.07 233	0.81 225	0.67 213	1.75 276	1.30 260	1.41 255	0.85 230	1.28 248	0.71 219	2.12 268	1.32 259	0.52 196	0.81 231	1.64 262	1.40 269	2.39 275	1.75 279

DSFCA	0.66 189	0.73 177	0.74 206	0.68 208	0.65 214	0.64 203	0.65 219	0.65 189	0.65 213	0.66 161	0.65 214	0.65 197	0.64 212	0.65 209	0.65 216	0.65 210	0.65 198	0.65 216	0.65 204	0.65 214	0.65 200	0.65 212	0.65 209	0.65 218	0.66 204	0.66 217	0.65 200	0.65 214

AdaDepth	0.80 209	0.95 194	1.02 225	0.95 228	0.67 216	0.95 226	0.67 220	0.94 211	0.67 216	0.92 182	0.67 215	0.94 225	0.67 215	0.67 213	0.67 218	0.67 211	0.95 222	0.67 218	0.95 228	0.67 216	0.96 221	0.68 218	0.67 212	0.67 220	0.96 228	0.67 218	0.95 225	0.67 216

LG-Stereo	0.57 181	0.58 167	0.43 155	0.54 190	0.65 214	0.95 226	0.69 221	0.69 191	0.38 160	0.52 149	0.37 163	0.53 187	0.37 159	0.68 215	0.73 223	0.72 218	0.70 201	0.37 160	0.54 194	0.37 161	0.54 186	0.37 157	0.37 160	0.56 206	0.95 227	0.59 210	0.84 215	0.37 162

MoCha-V2	1.75 263	27.02 326	0.72 202	0.92 224	0.69 217	0.89 221	0.69 221	0.92 208	0.71 217	0.87 179	0.69 218	0.88 220	0.68 216	0.70 216	0.68 220	0.69 214	0.90 219	0.69 219	0.92 223	0.69 218	0.92 216	0.71 220	0.70 218	0.67 220	0.88 220	0.71 221	0.92 219	0.68 217

PA-Net	0.71 200	0.62 171	0.55 188	0.69 209	0.71 219	0.70 207	0.69 221	0.69 191	0.74 220	0.73 166	0.75 222	0.59 192	0.72 220	0.82 225	0.79 226	0.83 224	0.67 200	0.76 224	0.81 217	0.67 216	0.61 194	0.76 222	0.68 216	0.65 218	0.82 216	0.76 226	0.71 202	0.69 218
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DMCA-RVC	0.71 200	0.72 175	0.72 202	0.71 213	0.70 218	0.70 207	0.70 224	0.70 193	0.71 217	0.70 163	0.71 219	0.71 205	0.70 217	0.70 216	0.71 221	0.70 215	0.70 201	0.71 221	0.70 205	0.71 219	0.70 201	0.70 219	0.71 220	0.71 224	0.70 205	0.72 223	0.71 202	0.70 219

RSM++	0.77 207	0.91 189	0.72 202	0.83 221	0.71 219	0.83 215	0.72 225	0.81 201	0.71 217	0.81 175	0.71 219	0.81 217	0.71 219	0.71 218	0.71 221	0.70 215	0.83 214	0.72 222	0.83 218	0.81 229	0.83 209	0.72 221	0.71 220	0.71 224	0.88 220	0.71 221	0.83 214	0.70 219

G-Net	0.82 214	1.77 235	0.78 208	0.78 215	0.78 223	0.78 211	0.78 226	0.78 198	0.79 221	0.79 171	0.78 224	0.78 212	0.78 222	0.78 221	0.78 225	0.78 220	0.79 209	0.79 225	0.79 214	0.79 224	0.79 204	0.79 223	0.79 224	0.79 227	0.79 211	0.79 227	0.79 208	0.79 225

HSM-Net_RVC	0.93 222	1.09 205	0.79 209	1.10 239	0.78 223	1.09 237	0.79 227	1.16 228	0.80 222	1.14 198	0.79 225	1.17 240	0.77 221	0.73 219	0.83 229	0.78 220	1.19 244	0.79 225	1.18 242	0.72 221	1.19 239	0.80 224	0.72 222	0.80 228	1.18 247	0.74 224	1.14 239	0.73 224
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SFCPSM	0.23 94	0.18 73	0.13 75	0.18 83	0.12 80	0.18 81	0.80 228	0.17 74	0.12 76	0.88 180	0.12 79	0.17 82	0.12 81	0.13 82	0.12 78	0.12 76	0.18 84	0.12 80	0.18 82	0.12 80	1.18 237	0.13 84	0.12 76	0.12 78	0.18 82	0.13 83	0.18 81	0.12 77

NaN_ROB	0.80 209	0.80 182	0.80 210	0.80 218	0.80 225	0.80 212	0.80 228	0.80 199	0.80 222	0.80 173	0.80 226	0.80 215	0.80 223	0.80 222	0.80 227	0.80 222	0.80 211	0.80 227	0.80 215	0.80 227	0.80 205	0.80 224	0.80 225	0.80 228	0.80 213	0.80 228	0.80 209	0.80 226

CSAN	0.80 209	0.80 182	0.80 210	0.80 218	0.80 225	0.80 212	0.80 228	0.80 199	0.80 222	0.80 173	0.80 226	0.80 215	0.80 223	0.80 222	0.80 227	0.80 222	0.80 211	0.80 227	0.80 215	0.80 227	0.80 205	0.80 224	0.80 225	0.80 228	0.80 213	0.80 228	0.80 209	0.80 226

DPSimNet_ROB	0.93 222	1.04 201	0.83 213	1.05 237	0.82 227	1.04 233	0.83 231	1.03 218	0.89 229	1.03 193	0.84 229	1.03 231	0.84 227	0.83 226	0.84 230	0.83 224	1.14 235	0.84 229	1.12 238	0.84 231	1.04 226	0.88 230	0.83 227	0.84 232	1.07 238	0.83 231	1.15 240	0.88 229

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 222	0.77 181	0.82 212	1.16 246	0.75 222	0.99 228	0.92 232	0.91 206	0.99 237	0.94 187	0.91 231	1.15 237	0.88 230	0.92 230	1.00 238	0.67 211	0.98 225	1.00 237	0.75 212	0.91 234	1.18 237	0.87 228	0.89 229	0.90 234	1.08 239	1.07 246	0.74 206	0.89 230

pmcnn	0.92 220	0.92 190	0.92 217	0.92 224	0.92 231	0.92 222	0.92 232	0.92 208	0.92 231	0.92 182	0.92 233	0.92 224	0.92 233	0.92 230	0.92 235	0.92 234	0.92 220	0.92 232	0.92 223	0.92 237	0.92 216	0.92 232	0.92 230	0.92 237	0.92 224	0.92 233	0.92 219	0.92 234

DGTPSM_ROB	0.92 220	0.93 193	0.91 216	0.93 226	0.91 230	0.92 222	0.93 234	0.92 208	0.92 231	0.92 182	0.91 231	0.91 221	0.93 234	0.91 228	0.92 235	0.92 234	0.92 220	0.92 232	0.92 223	0.90 233	0.91 214	0.92 232	0.93 231	0.94 238	0.92 224	0.91 232	0.92 219	0.97 236

MM-Stereo_test2	1.15 242	1.90 237	1.10 233	1.37 255	0.94 233	1.36 252	0.98 235	1.48 243	0.98 236	1.37 219	0.98 236	1.37 253	0.98 237	0.95 234	0.94 237	0.95 236	1.37 253	0.95 236	1.38 252	0.95 238	1.38 253	0.95 236	0.95 234	0.95 239	1.37 256	0.95 234	1.37 254	0.95 235

WAO-8	1.02 235	1.50 228	1.49 257	0.40 153	0.40 171	1.56 259	0.98 235	1.55 245	0.58 208	4.18 295	0.40 174	0.79 214	0.48 190	0.91 228	0.39 172	0.99 237	0.71 203	0.70 220	0.51 187	0.77 223	1.07 229	0.82 227	0.69 217	0.96 240	1.01 232	1.30 262	1.10 236	1.38 266

DPSM_ROB	0.93 222	0.92 190	0.94 219	0.96 229	1.02 239	0.92 222	0.98 235	0.95 212	0.92 231	0.92 182	0.92 233	0.91 221	0.97 235	0.92 230	0.91 233	0.91 231	0.96 223	0.94 234	0.93 226	0.91 234	0.93 218	0.92 232	0.93 231	0.91 235	0.91 222	0.99 235	0.92 219	0.91 232

DPSM	0.93 222	0.92 190	0.94 219	0.96 229	1.02 239	0.92 222	0.98 235	0.95 212	0.92 231	0.92 182	0.92 233	0.91 221	0.97 235	0.92 230	0.91 233	0.91 231	0.96 223	0.94 234	0.93 226	0.91 234	0.93 218	0.92 232	0.93 231	0.91 235	0.91 222	0.99 235	0.92 219	0.91 232

MM-Stereo_test3	1.22 249	1.60 231	1.19 245	1.48 258	1.02 239	1.48 257	0.99 239	1.54 244	1.03 242	1.41 221	1.03 242	1.44 255	1.00 239	1.04 242	1.04 243	1.02 243	1.42 256	1.04 242	1.48 255	1.01 242	1.48 254	1.03 241	1.06 243	1.04 245	1.53 259	1.04 243	1.49 255	1.04 242

GANet	1.00 228	1.00 195	1.00 221	1.00 232	1.00 234	1.00 229	1.00 240	1.00 214	1.00 238	1.00 188	1.00 237	1.00 226	1.00 239	1.00 237	1.00 238	1.00 238	1.00 226	1.00 237	1.00 229	1.00 239	1.00 222	1.00 237	1.00 236	1.00 241	1.00 229	1.00 238	1.00 226	1.00 238

TDLM	1.00 228	1.00 195	1.00 221	1.00 232	1.00 234	1.00 229	1.00 240	1.00 214	1.00 238	1.00 188	1.00 237	1.00 226	1.00 239	1.00 237	1.00 238	1.00 238	1.00 226	1.00 237	1.00 229	1.00 239	1.00 222	1.00 237	1.00 236	1.00 241	1.00 229	1.00 238	1.00 226	1.00 238

CVANet_RVC	1.00 228	1.00 195	1.00 221	1.00 232	1.00 234	1.00 229	1.00 240	1.00 214	1.00 238	1.00 188	1.00 237	1.00 226	1.00 239	1.00 237	1.00 238	1.00 238	1.00 226	1.00 237	1.00 229	1.00 239	1.00 222	1.00 237	1.00 236	1.00 241	1.00 229	1.00 238	1.00 226	1.00 238

trnet	1.01 232	1.01 198	1.01 224	1.01 235	1.01 238	1.01 232	1.01 243	1.01 217	1.01 241	1.01 192	1.01 240	1.01 230	1.01 243	1.01 240	1.01 242	1.01 241	1.01 229	1.01 241	1.01 232	1.01 242	1.01 225	1.01 240	1.01 239	1.01 244	1.01 232	1.01 241	1.01 230	1.01 241

plain	1.96 266	3.33 268	1.04 228	3.24 284	1.04 243	3.24 285	1.04 244	3.26 282	1.05 243	3.26 280	1.13 248	3.27 283	1.06 245	1.05 243	1.05 244	1.05 244	3.28 282	1.05 244	3.29 281	1.06 246	3.30 281	1.05 242	1.05 242	1.06 248	3.30 284	1.06 245	3.30 284	1.06 243

MIF-Stereo (partial)	2.52 284	3.41 270	1.05 229	3.29 285	1.05 244	3.29 287	1.06 245	3.30 283	1.06 245	3.31 281	1.06 244	4.97 305	2.72 290	2.72 288	2.71 292	2.70 292	6.57 312	2.19 287	5.08 307	1.08 248	3.36 282	1.07 244	1.07 244	1.07 250	3.35 286	1.07 246	3.36 285	1.07 245

HBP-ISP	1.47 254	1.07 204	1.03 227	1.30 252	1.08 245	1.36 252	1.06 245	1.44 241	1.25 261	1.97 243	1.51 268	1.65 258	1.58 268	0.98 235	1.58 269	1.68 274	1.98 264	1.32 260	2.02 264	1.28 263	2.95 280	1.89 281	0.97 235	1.06 248	1.26 251	0.99 235	1.94 261	1.43 269

GLC_STEREO	1.05 238	1.01 198	1.02 225	1.02 236	1.02 239	1.05 234	1.06 245	1.05 221	1.05 243	1.04 195	1.05 243	1.05 232	1.04 244	1.06 244	1.05 244	1.06 245	1.06 230	1.05 244	1.06 233	1.05 245	1.06 228	1.06 243	1.04 241	1.05 246	1.04 234	1.05 244	1.06 232	1.06 243

KSHMR	0.85 217	0.72 175	0.51 181	0.49 183	0.49 195	0.51 188	1.07 248	0.50 168	0.48 191	6.04 311	0.52 200	0.66 198	0.98 237	0.49 188	0.77 224	0.49 191	1.17 240	0.51 201	0.49 180	1.06 246	0.51 178	0.49 193	0.49 190	0.51 199	1.04 234	0.49 197	0.81 213	0.72 222

UniTT-Stereo	2.12 276	3.66 273	1.10 233	3.48 287	1.15 250	3.57 288	1.11 249	3.44 284	1.16 252	3.52 282	1.16 250	3.50 284	1.16 251	1.10 245	1.13 250	1.15 249	3.61 283	1.17 252	3.64 282	1.12 250	3.58 284	1.12 247	1.12 247	1.17 256	3.53 287	1.18 255	3.52 286	1.18 253

RP	1.14 240	1.16 209	1.15 238	1.17 248	1.10 247	1.16 241	1.15 250	1.10 223	1.16 252	1.15 199	1.08 245	1.16 238	1.15 250	1.15 251	1.14 251	1.16 250	1.16 238	1.10 246	1.10 235	1.10 249	1.16 233	1.11 246	1.10 245	1.19 258	1.14 243	1.19 257	1.07 233	1.10 246

NCC-stereo	1.15 242	1.17 212	1.12 237	1.10 239	1.15 250	1.14 239	1.15 250	1.15 226	1.12 248	1.17 205	1.17 254	1.11 235	1.17 254	1.11 247	1.10 247	1.16 250	1.12 233	1.11 249	1.16 239	1.13 251	1.23 244	1.16 249	1.19 253	1.11 252	1.18 247	1.17 254	1.17 244	1.13 249

edge stereo	1.15 242	1.18 213	1.11 235	1.12 242	1.17 254	1.17 246	1.17 252	1.16 228	1.18 256	1.16 202	1.17 254	1.17 240	1.13 249	1.11 247	1.11 248	1.12 247	1.17 240	1.17 252	1.11 237	1.17 255	1.17 235	1.17 251	1.18 251	1.14 254	1.11 241	1.18 255	1.12 237	1.11 247

Nwc_Net	1.15 242	1.15 207	1.15 238	1.09 238	1.19 256	1.16 241	1.17 252	1.15 226	1.16 252	1.16 202	1.16 250	1.08 234	1.16 251	1.11 247	1.15 253	1.18 254	1.11 232	1.10 246	1.16 239	1.17 255	1.16 233	1.13 248	1.18 251	1.20 259	1.11 241	1.15 252	1.16 241	1.20 254

Abc-Net	1.14 240	1.16 209	1.18 242	1.10 239	1.10 247	1.16 241	1.18 254	1.16 228	1.13 249	1.11 196	1.16 250	1.16 238	1.12 248	1.10 245	1.17 254	1.16 250	1.16 238	1.10 246	1.16 239	1.14 252	1.17 235	1.16 249	1.11 246	1.09 251	1.10 240	1.10 249	1.16 241	1.17 251
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RAStereo	2.24 279	3.70 274	1.18 242	3.73 291	1.18 255	3.69 290	1.19 255	3.73 287	1.24 259	3.72 285	1.21 259	3.76 288	1.20 256	1.20 254	1.20 256	1.20 256	3.74 288	1.20 256	3.75 288	1.21 259	3.77 288	1.21 255	1.21 255	1.21 260	3.82 291	1.21 259	3.82 290	1.21 256

FAT-Stereo	1.22 249	1.23 216	1.19 245	1.21 250	1.24 259	1.24 249	1.19 255	1.25 235	1.24 259	1.25 211	1.19 257	1.20 244	1.24 259	1.20 254	1.21 257	1.25 259	1.22 246	1.21 257	1.25 246	1.23 261	1.22 242	1.19 252	1.19 253	1.24 262	1.25 250	1.20 258	1.19 245	1.25 260

S-Stereo	1.22 249	1.18 213	1.19 245	1.20 249	1.23 258	1.23 248	1.19 255	1.19 231	1.18 256	1.27 212	1.20 258	1.20 244	1.20 256	1.23 256	1.22 259	1.23 258	1.23 247	1.23 259	1.20 244	1.25 262	1.20 240	1.22 258	1.25 257	1.24 262	1.20 249	1.22 261	1.26 248	1.24 259

AF-Net	2.06 275	25.73 325	1.18 242	1.12 242	1.16 253	1.16 241	1.19 255	1.10 223	1.17 255	1.15 199	1.14 249	1.11 235	1.16 251	1.16 252	1.14 251	1.11 246	1.15 236	1.13 251	1.21 245	1.17 255	1.11 230	1.21 255	1.17 250	1.17 256	1.17 245	1.11 251	1.20 247	1.13 249

stereogan	1.17 248	1.19 215	1.15 238	1.15 244	1.15 250	1.15 240	1.19 255	1.19 231	1.15 250	1.15 199	1.16 250	1.19 243	1.19 255	1.19 253	1.19 255	1.19 255	1.15 236	1.19 255	1.19 243	1.19 258	1.15 232	1.19 252	1.15 248	1.15 255	1.16 244	1.15 252	1.19 245	1.20 254

SPS-STEREO	1.25 252	1.47 227	1.06 231	1.54 259	1.08 245	1.52 258	1.20 260	1.44 241	1.06 245	1.49 226	1.10 246	1.41 254	1.10 247	0.98 235	1.08 246	1.12 247	1.47 257	1.04 242	1.53 256	1.14 252	1.52 255	1.07 244	1.02 240	1.05 246	1.48 258	1.07 246	1.55 256	1.11 247
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RGC	1.15 242	1.16 209	1.17 241	1.15 244	1.11 249	1.21 247	1.21 261	1.10 223	1.15 250	1.16 202	1.11 247	1.17 240	1.09 246	1.14 250	1.11 248	1.16 250	1.19 244	1.11 249	1.10 235	1.15 254	1.11 230	1.19 252	1.16 249	1.12 253	1.17 245	1.10 249	1.16 241	1.17 251

GANetREF_RVC	1.52 257	2.01 239	1.21 248	1.98 265	1.21 257	1.98 265	1.21 261	1.98 257	1.21 258	1.99 244	1.21 259	1.98 264	1.21 258	1.02 241	1.21 257	1.21 257	1.99 265	1.21 257	1.99 263	1.21 259	1.99 262	1.21 255	1.21 255	1.21 260	1.99 267	1.21 259	1.99 264	1.21 256
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
PS-NSSS	1.48 255	4.46 281	1.35 249	1.35 254	1.35 262	1.41 256	1.34 263	1.36 238	1.35 264	1.40 220	1.35 262	1.33 250	1.35 261	1.37 259	1.40 264	1.35 261	1.35 249	1.35 263	1.39 253	1.44 270	1.35 250	1.34 261	1.35 259	1.38 269	1.35 254	1.33 264	1.34 251	1.38 266

MonStereo1	1.60 258	2.69 262	1.46 254	1.99 266	1.31 261	1.99 266	1.36 264	1.99 258	1.31 262	1.84 232	1.32 261	1.89 259	1.31 260	1.32 257	1.30 260	1.36 262	1.94 261	1.33 262	1.93 260	1.30 264	1.92 259	1.33 260	1.31 258	1.31 264	1.94 264	1.31 263	1.93 260	1.31 261

MonStereo	1.66 262	2.63 261	1.46 254	1.99 266	1.41 267	2.03 267	1.39 265	2.04 260	1.43 268	1.94 240	1.40 267	1.92 261	1.37 263	1.38 260	1.39 262	1.39 266	1.99 265	1.38 268	2.04 265	1.41 269	2.02 264	1.37 264	1.39 261	1.38 269	1.99 267	1.38 266	2.01 265	1.39 268

R-Stereo Train	1.62 259	2.01 239	1.41 252	1.97 263	1.40 263	1.96 263	1.39 265	1.93 252	1.39 265	1.92 237	1.38 265	1.94 262	1.39 265	1.40 262	1.45 265	1.38 264	1.96 262	1.37 266	1.97 261	1.39 266	1.98 260	1.41 265	1.40 262	1.37 267	1.97 265	1.38 266	1.96 262	1.37 264

RAFT-Stereo	1.62 259	2.01 239	1.41 252	1.97 263	1.40 263	1.96 263	1.39 265	1.93 252	1.39 265	1.92 237	1.38 265	1.94 262	1.39 265	1.40 262	1.45 265	1.38 264	1.96 262	1.37 266	1.97 261	1.39 266	1.98 260	1.41 265	1.40 262	1.37 267	1.97 265	1.38 266	1.96 262	1.37 264
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CC-Net-ROB	1.51 256	4.40 280	1.69 265	1.39 257	1.40 263	1.37 254	1.40 268	1.36 238	1.39 265	1.41 221	1.36 263	1.35 251	1.38 264	1.39 261	1.39 262	1.36 262	1.36 251	1.35 263	1.39 253	1.39 266	1.37 252	1.36 263	1.41 264	1.48 271	1.39 257	1.42 270	1.35 252	1.35 262

MM-Stereo_test1	1.85 265	3.50 271	1.61 259	2.12 268	1.47 268	2.14 268	1.47 269	2.33 269	1.53 269	2.12 249	1.54 269	2.19 266	1.53 267	1.54 264	1.53 267	1.53 268	2.20 267	1.54 269	2.24 266	1.57 271	2.21 270	1.49 267	1.59 266	1.49 272	2.15 272	1.52 271	2.15 267	1.54 271

LG-G_1	1.99 268	2.56 258	1.63 261	2.54 279	1.62 270	2.55 280	1.61 270	2.51 273	1.61 270	2.50 269	1.62 273	2.50 277	1.61 270	1.61 266	1.61 271	1.61 269	2.55 278	1.61 270	2.55 279	1.61 272	2.55 278	1.61 269	1.61 267	1.61 274	2.55 280	1.61 273	2.54 278	1.61 273

LG-G	1.99 268	2.56 258	1.63 261	2.54 279	1.62 270	2.55 280	1.61 270	2.51 273	1.61 270	2.50 269	1.62 273	2.50 277	1.61 270	1.61 266	1.61 271	1.61 269	2.55 278	1.61 270	2.55 279	1.61 272	2.55 278	1.61 269	1.61 267	1.61 274	2.55 280	1.61 273	2.54 278	1.61 273

LGtest1	1.99 268	2.55 257	1.62 260	2.54 279	1.61 269	2.54 277	1.61 270	2.51 273	1.61 270	2.49 268	1.61 272	2.49 276	1.61 270	1.61 266	1.61 271	1.61 269	2.55 278	1.62 272	2.54 278	1.61 272	2.54 277	1.61 269	1.61 267	1.61 274	2.54 279	1.61 273	2.54 278	1.61 273

DPSMNet_ROB	1.62 259	1.60 231	1.59 258	1.61 261	1.69 272	1.66 261	1.61 270	1.70 248	1.65 274	1.62 229	1.60 271	1.61 256	1.60 269	1.60 265	1.59 270	1.62 272	1.60 258	1.63 273	1.62 258	1.68 277	1.70 257	1.60 268	1.64 271	1.60 273	1.61 260	1.60 272	1.60 257	1.59 272

MFMNet_re	1.77 264	1.89 236	1.72 266	1.88 262	1.69 272	1.89 262	1.67 274	1.91 251	1.70 275	1.87 233	1.67 275	1.89 259	1.68 274	1.67 269	1.67 275	1.70 275	1.88 260	1.68 275	1.88 259	1.67 275	1.89 258	1.68 274	1.70 273	1.71 278	1.87 263	1.68 280	1.87 259	1.68 277

UDGNet	1.97 267	2.43 253	1.67 263	2.46 276	1.70 274	2.44 275	1.69 275	2.34 270	1.63 273	2.35 265	1.67 275	2.37 275	1.67 273	1.68 270	1.64 274	1.67 273	2.44 274	1.64 274	2.43 274	1.67 275	2.43 276	1.66 272	1.67 272	1.63 277	2.43 277	1.66 278	2.42 276	1.66 276

FBW_ROB	2.04 271	2.50 254	1.75 267	2.45 275	1.78 275	2.40 273	1.74 276	2.47 272	1.77 277	2.37 266	1.81 277	2.30 269	1.80 275	1.78 271	1.88 284	1.80 276	2.41 273	1.77 276	2.43 274	1.83 279	2.39 274	1.81 279	1.76 275	1.75 279	2.56 282	1.75 281	2.30 272	1.74 278

RASNet	1.39 253	1.37 226	1.35 249	1.38 256	1.40 263	1.39 255	1.77 277	1.36 238	1.74 276	1.36 218	1.36 263	1.36 252	1.36 262	1.36 258	1.35 261	1.41 267	1.36 251	1.36 265	1.36 251	1.35 265	1.36 251	1.35 262	1.36 260	1.35 265	1.36 255	1.35 265	1.36 253	1.35 262

MaDis-Stereo	3.69 291	10.19 313	2.01 277	6.09 312	2.01 282	5.94 312	1.82 278	6.14 303	1.85 279	6.59 312	1.82 278	6.01 311	1.81 276	1.83 272	1.83 277	2.02 282	5.87 309	1.79 277	5.93 311	2.06 286	4.63 301	1.67 273	1.84 278	2.08 285	5.90 310	1.66 278	6.34 312	1.87 282

sCroCo_RVC	2.76 285	4.00 275	1.82 269	4.00 295	1.83 276	3.98 295	1.82 278	3.99 288	1.81 278	4.14 292	2.76 291	4.13 296	1.82 277	1.83 272	1.83 277	1.82 277	4.01 293	1.82 278	3.98 291	1.86 280	4.00 293	1.82 280	1.83 277	1.84 280	4.02 297	1.81 282	4.00 294	1.83 281

TRStereo	2.05 272	2.13 242	1.85 270	2.27 269	1.84 277	2.28 269	1.84 280	2.29 265	1.87 280	2.29 259	1.86 279	2.30 269	1.87 279	2.30 285	1.87 281	2.08 283	2.29 269	1.87 279	2.30 268	1.87 281	2.08 265	1.72 275	1.86 279	2.30 291	2.13 269	1.84 283	2.29 269	1.87 282

XX-Stereo	2.05 272	2.13 242	1.85 270	2.27 269	1.84 277	2.28 269	1.84 280	2.29 265	1.87 280	2.29 259	1.86 279	2.30 269	1.87 279	2.30 285	1.87 281	2.08 283	2.29 269	1.87 279	2.30 268	1.87 281	2.08 265	1.72 275	1.86 279	2.30 291	2.13 269	1.84 283	2.29 269	1.87 282

EAI-Stereo	2.05 272	2.13 242	1.85 270	2.27 269	1.84 277	2.28 269	1.84 280	2.29 265	1.87 280	2.29 259	1.86 279	2.30 269	1.87 279	2.30 285	1.87 281	2.08 283	2.29 269	1.87 279	2.30 268	1.87 281	2.08 265	1.72 275	1.86 279	2.30 291	2.13 269	1.84 283	2.29 269	1.87 282

sAnonymous2	2.87 286	4.16 276	1.89 273	4.26 299	1.87 280	4.23 298	1.92 283	4.17 289	1.94 284	4.16 293	1.92 282	4.20 297	1.92 282	1.96 274	1.86 279	1.87 279	4.25 296	1.90 282	4.23 296	1.91 284	4.26 296	1.93 282	1.89 282	1.90 281	4.07 298	1.91 286	5.09 309	1.93 286

CroCo_RVC	2.87 286	4.16 276	1.89 273	4.26 299	1.87 280	4.23 298	1.92 283	4.17 289	1.94 284	4.16 293	1.92 282	4.20 297	1.92 282	1.96 274	1.86 279	1.87 279	4.25 296	1.90 282	4.23 296	1.91 284	4.26 296	1.93 282	1.89 282	1.90 281	4.07 298	1.91 286	5.09 309	1.93 286

StereoVision	3.44 289	10.12 312	1.68 264	5.44 311	2.26 288	5.87 311	1.97 285	5.17 298	1.31 262	5.80 309	1.56 270	5.62 310	1.84 278	1.97 276	1.91 285	1.84 278	4.98 305	1.32 260	5.60 308	1.71 278	5.35 310	1.73 278	1.97 284	1.96 283	5.40 309	1.65 277	5.08 307	1.76 280

AIO_test	2.22 277	2.36 252	2.10 278	2.47 277	2.15 284	2.54 277	2.06 286	2.27 263	2.09 286	2.29 259	2.13 285	2.30 269	2.09 284	2.25 281	2.15 288	1.95 281	2.52 277	2.08 284	2.32 271	2.21 290	2.20 269	2.26 287	2.05 285	2.06 284	2.40 276	2.16 290	2.52 277	2.05 288

HUF	2.22 277	2.33 249	2.24 282	2.35 273	2.07 283	2.45 276	2.11 287	2.42 271	2.13 287	2.19 252	2.15 286	2.10 265	2.09 284	2.27 283	2.04 286	2.08 283	2.44 274	2.12 286	2.38 273	2.18 288	2.29 272	2.22 285	2.12 286	2.12 286	2.52 278	2.10 288	2.22 268	2.15 289

AIO_rvc	2.25 280	2.35 251	2.10 278	2.47 277	2.17 285	2.54 277	2.15 288	2.32 268	2.21 288	2.29 259	2.28 288	2.33 274	2.09 284	2.26 282	2.14 287	2.08 283	2.49 276	2.09 285	2.53 277	2.14 287	2.34 273	2.23 286	2.14 287	2.18 287	2.19 273	2.15 289	2.35 274	2.22 290

Anonymous3	3.36 288	4.93 286	2.20 280	4.92 306	2.23 286	4.90 306	2.23 289	4.89 295	2.24 289	4.95 305	2.21 287	4.91 304	2.21 287	2.18 277	2.22 289	2.22 288	4.86 303	2.20 288	4.90 303	2.20 289	4.96 305	2.21 284	2.21 288	2.21 288	6.30 312	2.21 291	4.90 302	2.23 291

NCCL2	2.27 281	2.27 248	2.28 285	2.27 269	2.28 289	2.28 269	2.28 290	2.27 263	2.28 290	2.28 256	2.28 288	2.29 268	2.28 288	2.28 284	2.29 290	2.28 290	2.28 268	2.28 290	2.27 267	2.28 292	2.28 271	2.28 289	2.28 289	2.28 289	2.28 274	2.28 292	2.11 266	2.28 293

STTStereo	2.30 282	2.34 250	2.26 284	2.37 274	2.23 286	2.40 273	2.35 291	2.20 261	2.33 291	2.28 256	2.31 290	2.19 266	2.37 289	2.20 278	2.31 291	2.23 289	2.38 272	2.25 289	2.33 272	2.27 291	2.39 274	2.27 288	2.31 290	2.29 290	2.37 275	2.32 293	2.34 273	2.26 292

U	5.23 312	8.71 305	2.75 289	8.64 318	2.76 290	8.65 318	2.79 292	8.67 317	2.79 292	8.70 317	2.79 292	8.70 317	2.79 292	2.79 289	2.80 294	2.80 294	8.84 317	2.82 292	8.82 317	2.89 293	8.84 316	2.83 291	2.83 294	2.82 295	8.87 319	2.83 294	8.84 318	2.83 294

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 283	2.85 264	1.90 275	2.90 282	2.77 291	2.88 282	2.85 293	2.51 273	2.85 293	2.88 276	1.99 284	2.50 277	2.76 291	2.20 278	1.57 268	2.64 291	2.89 281	2.63 291	5.69 310	1.03 244	2.01 263	2.71 290	2.74 293	2.73 294	2.87 283	1.64 276	1.00 226	1.49 270
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLG-Stereo_test3	3.87 294	4.64 282	3.29 295	5.17 309	3.23 296	4.83 305	3.02 294	4.95 296	3.22 296	4.31 296	3.33 298	5.08 307	3.20 297	3.23 292	2.77 293	3.20 298	4.99 306	3.24 296	4.93 304	2.94 294	4.82 304	3.33 296	3.33 296	3.29 298	5.19 308	3.02 295	5.08 307	2.93 296

MLG-Stereo_test2	3.86 293	4.96 287	3.13 291	4.65 304	3.27 298	5.17 310	3.07 295	5.01 297	3.01 294	4.93 304	3.03 293	4.56 302	3.32 298	3.26 293	3.33 298	3.30 299	5.17 308	3.19 295	4.86 302	2.96 297	5.04 307	3.25 293	2.67 291	3.15 296	4.98 306	3.05 296	4.59 300	3.30 297

MLG-Stereo_test1	3.87 294	4.67 283	3.29 295	5.26 310	3.25 297	5.04 308	3.11 296	4.43 291	3.27 297	5.02 307	3.21 295	4.71 303	3.10 295	3.22 291	3.06 295	2.98 296	5.03 307	3.18 294	4.95 305	2.94 294	4.70 303	3.32 294	3.30 295	3.27 297	5.17 307	3.08 297	5.02 305	2.85 295

DispFullNet	4.96 310	5.67 288	3.30 297	5.01 307	3.21 295	4.50 302	3.11 296	4.43 291	3.44 300	4.60 300	3.46 299	5.13 308	3.44 299	3.53 296	3.20 297	2.87 295	4.80 302	3.15 293	4.70 300	4.83 312	9.02 317	5.98 314	5.95 315	6.21 316	8.84 318	5.85 315	9.76 319	5.91 315

FC-DCNN v2	4.74 308	3.16 267	3.16 293	3.16 283	3.16 293	3.16 284	3.16 298	3.16 281	3.16 295	3.16 279	3.16 294	3.16 282	3.16 296	3.16 290	3.16 296	3.16 297	6.72 313	6.72 315	6.72 313	6.72 318	6.72 312	6.72 317	6.72 316	6.72 317	6.72 313	6.72 316	6.72 314	6.72 317

test_4	4.11 297	8.05 301	6.64 309	4.52 302	3.68 303	3.00 283	3.40 299	6.21 306	3.29 298	4.07 291	3.84 306	4.04 294	3.76 307	3.56 298	3.67 305	3.76 306	4.04 294	3.79 305	4.10 292	3.53 300	3.98 292	3.74 303	3.55 297	3.61 300	3.94 296	3.75 304	3.73 289	3.73 304

TestStereo1	4.11 297	7.79 298	6.72 311	3.93 292	3.81 305	3.96 293	3.58 300	6.96 311	3.74 303	3.90 287	3.76 303	3.89 290	3.57 302	3.70 301	3.66 303	3.34 300	3.80 289	3.62 299	3.66 284	3.68 302	3.91 290	3.70 300	3.65 298	3.67 302	3.88 292	3.53 299	3.89 291	3.68 301

SA-5K	4.11 297	7.79 298	6.72 311	3.93 292	3.81 305	3.96 293	3.58 300	6.96 311	3.74 303	3.90 287	3.76 303	3.89 290	3.57 302	3.70 301	3.66 303	3.34 300	3.80 289	3.62 299	3.66 284	3.68 302	3.91 290	3.70 300	3.65 298	3.67 302	3.88 292	3.53 299	3.89 291	3.68 301

RAFT_CTSACE	4.43 303	8.26 303	6.10 307	4.62 303	4.01 310	4.54 303	3.65 302	6.09 302	3.93 305	4.64 301	4.14 311	4.26 299	4.13 310	3.91 304	3.88 309	4.06 310	4.30 298	4.03 308	4.27 298	3.92 307	4.26 296	3.67 298	3.91 305	4.16 310	4.82 303	4.08 311	4.20 297	3.67 298

DPSNet	3.67 290	3.61 272	3.62 298	3.64 288	3.61 302	3.64 289	3.65 302	3.64 286	3.67 301	3.67 284	3.65 300	3.68 286	3.69 305	3.69 300	3.69 307	3.68 303	3.70 285	3.70 302	3.69 287	3.69 304	3.71 287	3.69 299	3.67 300	3.69 305	3.68 290	3.67 301	3.68 288	3.67 298

TESTraft	4.16 301	8.03 300	6.81 313	3.99 294	3.68 303	3.93 292	3.70 304	6.86 310	3.69 302	3.93 289	3.88 308	3.93 292	3.59 304	3.65 299	3.64 300	3.68 303	3.92 291	3.72 304	3.92 289	3.57 301	3.84 289	3.70 300	3.71 302	3.67 302	3.91 295	3.74 303	3.92 293	3.67 298

raft_robust	4.19 302	7.78 297	6.08 306	3.30 286	3.85 307	4.03 296	3.73 305	6.25 307	3.30 299	4.44 298	3.28 297	4.01 293	3.82 308	4.29 308	3.70 308	4.01 308	4.48 301	3.42 298	4.11 293	3.76 306	4.05 294	3.32 294	3.85 303	3.82 306	4.71 301	3.83 307	4.09 295	3.80 307

test-1	4.11 297	7.65 295	4.93 301	3.65 289	3.58 300	4.70 304	3.74 306	4.73 293	4.06 308	3.72 285	4.11 310	3.70 287	3.49 300	3.36 294	3.65 302	4.17 311	3.92 291	4.04 309	4.19 295	3.75 305	4.69 302	4.18 306	3.88 304	3.90 307	4.73 302	3.77 306	3.12 283	3.68 301

RAFT+CT+SA	4.43 303	7.34 294	6.71 310	5.01 307	4.38 311	4.40 300	3.85 307	6.15 305	4.30 311	4.89 303	3.26 296	4.49 301	3.01 294	4.53 309	3.36 299	3.65 302	3.64 284	4.39 311	3.94 290	4.28 310	4.44 299	4.30 308	4.24 310	4.52 312	3.90 294	3.85 308	4.89 301	4.00 309

Sa-1000	3.84 292	7.71 296	6.81 313	4.15 297	2.86 292	3.27 286	3.87 308	5.99 300	4.35 312	2.78 274	3.71 301	3.88 289	3.56 301	3.88 303	3.64 300	2.71 293	3.72 286	3.27 297	3.67 286	3.15 298	3.51 283	3.36 297	2.70 292	3.49 299	3.32 285	3.76 305	2.87 282	3.76 305

cross-raft	4.43 303	7.31 293	6.46 308	4.47 301	3.95 309	4.46 301	3.95 309	6.70 309	3.97 307	4.41 297	3.82 305	4.38 300	3.94 309	3.95 306	3.95 311	3.95 307	4.45 300	3.95 307	4.46 299	3.95 308	4.46 300	3.95 304	3.95 307	3.94 309	4.40 300	3.95 310	4.45 299	3.95 308

test_3	4.55 307	10.96 314	7.69 317	4.04 296	3.60 301	4.10 297	3.98 310	7.94 313	4.56 313	3.99 290	4.03 309	4.08 295	3.74 306	3.99 307	3.91 310	4.05 309	4.33 299	3.89 306	4.14 294	4.00 309	4.11 295	4.02 305	4.01 308	3.91 308	3.53 287	3.94 309	4.19 296	4.20 311

SA	3.93 296	7.22 292	4.74 300	4.15 297	3.88 308	3.70 291	4.02 311	6.67 308	3.95 306	3.64 283	3.74 302	3.63 285	3.00 293	3.51 295	3.68 306	3.68 303	3.73 287	3.71 303	3.64 282	3.48 299	3.58 284	2.97 292	3.69 301	3.61 300	3.55 289	3.42 298	3.64 287	3.79 306

SGM-Forest	5.07 311	6.74 290	4.17 299	6.46 313	4.68 312	6.21 314	4.38 312	6.00 301	4.14 310	5.84 310	4.44 312	6.28 312	4.16 311	3.92 305	4.56 313	4.60 313	6.15 310	4.27 310	6.12 312	4.31 311	5.99 311	4.27 307	3.92 306	4.27 311	6.13 311	4.10 312	6.18 311	4.49 312
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_5	4.51 306	8.85 306	5.35 305	3.66 290	3.56 299	5.10 309	4.47 313	6.14 303	4.07 309	4.96 306	3.87 307	5.14 309	4.17 312	3.53 296	4.39 312	4.53 312	4.15 295	3.62 299	4.74 301	2.94 294	3.63 286	4.53 310	4.20 309	4.54 313	4.86 304	3.68 302	4.95 303	4.06 310

TestStereo	4.92 309	4.80 285	4.98 302	4.82 305	4.97 313	4.91 307	4.78 314	4.80 294	4.88 314	4.78 302	4.80 313	4.99 306	4.81 313	4.83 310	4.87 314	4.97 314	4.93 304	5.01 313	5.03 306	4.90 313	5.02 306	5.02 311	5.06 311	5.04 314	4.93 305	4.89 313	5.01 304	5.09 313

SGM+DAISY	6.35 313	8.16 302	5.14 304	8.12 317	5.08 315	8.12 317	5.16 315	8.01 314	5.18 316	7.92 315	5.14 314	7.89 316	5.14 314	4.95 311	5.33 315	5.32 315	8.14 316	5.16 314	8.16 316	5.16 314	8.21 315	5.19 312	5.12 312	5.12 315	8.18 317	5.24 314	8.12 317	5.11 314

RAFT	6.60 314	9.99 309	8.33 318	7.21 316	6.55 316	5.95 313	5.87 316	8.70 318	5.02 315	5.10 308	6.69 316	7.06 315	6.94 317	6.17 314	7.09 318	6.84 316	6.47 311	4.72 312	5.60 308	5.60 315	5.11 308	5.97 313	6.93 317	6.89 318	7.16 314	7.08 319	6.58 313	6.66 316

test-v	7.17 315	11.53 315	7.63 315	7.17 314	6.87 317	7.48 315	6.90 317	8.14 315	6.88 317	6.93 313	7.42 317	7.05 313	6.14 315	6.05 312	6.86 316	6.99 317	7.60 314	6.75 316	6.90 314	6.66 316	7.83 313	6.36 315	5.89 313	7.34 319	7.19 315	6.75 317	7.52 315	6.77 318

test-2	7.17 315	11.53 315	7.63 315	7.17 314	6.87 317	7.48 315	6.90 317	8.14 315	6.88 317	6.93 313	7.42 317	7.05 313	6.14 315	6.05 312	6.86 316	6.99 317	7.60 314	6.75 316	6.90 314	6.66 316	7.83 313	6.36 315	5.89 313	7.34 319	7.19 315	6.75 317	7.52 315	6.77 318

MANE	18.41 317	23.00 324	16.00 319	22.00 326	15.00 319	22.00 326	15.00 319	22.00 326	15.00 319	21.00 326	15.00 319	22.00 325	15.00 318	15.00 319	17.00 319	15.00 319	23.00 325	15.00 318	22.00 325	15.00 319	23.00 325	15.00 318	18.00 318	15.00 321	24.00 327	17.00 320	24.00 327	16.00 320

rafts_anoy	20.00 318	20.00 317	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 320	20.00 320	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 318	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 319	20.00 322	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321

raft+_RVC	20.00 318	20.00 317	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 320	20.00 320	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 318	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 319	20.00 322	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321

raftrobust	20.00 318	20.00 317	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 320	20.00 320	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 318	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 319	20.00 322	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321

CasAABBNet	20.00 318	20.00 317	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 320	20.00 320	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 318	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 319	20.00 322	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321

RALCasStereoNet	20.00 318	20.00 317	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 320	20.00 320	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 318	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 319	20.00 322	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321

RALAANet	20.00 318	20.00 317	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 320	20.00 320	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 318	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 319	20.00 322	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321

MSMDNet	20.00 318	20.00 317	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 319	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 320	20.00 320	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 318	20.00 320	20.00 318	20.00 319	20.00 319	20.00 322	20.00 320	20.00 321	20.00 320	20.00 321

Reg-Stereo(zero)	37.00 325	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 326	37.00 326	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 326	37.00 326	37.00 326	37.00 327	37.00 326	37.00 326	37.00 326	37.00 329	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328

HI	37.00 325	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 326	37.00 326	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 326	37.00 326	37.00 326	37.00 327	37.00 326	37.00 326	37.00 326	37.00 329	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328

CoSv	37.00 325	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 326	37.00 326	37.00 327	37.00 327	37.00 327	37.00 326	37.00 326	37.00 326	37.00 327	37.00 326	37.00 326	37.00 326	37.00 329	37.00 328	37.00 328	37.00 328	37.00 328

MDST_ROB	61.15 328	72.66 331	46.52 330	70.00 330	44.89 330	64.24 330	43.75 330	73.65 330	48.92 331	72.70 331	42.40 330	60.70 329	50.23 329	50.07 331	67.69 331	68.60 331	83.13 330	47.77 329	82.48 330	46.00 330	95.93 330	53.44 330	50.66 329	45.00 332	84.99 332	53.64 332	79.01 331	52.07 332

CBMV	101.59 329	71.60 330	48.40 331	72.70 331	49.00 331	79.60 331	48.40 331	80.90 331	46.90 330	68.90 330	49.00 331	78.00 330	572.10 338	49.50 330	51.30 330	48.40 330	72.20 329	639.60 338	79.40 329	48.90 331	79.50 329	51.40 329	52.30 330	48.30 333	80.20 331	49.10 331	79.60 332	47.60 331
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 330	131.36 332	140.69 332	151.38 332	151.40 332	150.79 332	151.72 332	149.36 332	159.46 332	146.42 332	150.73 332	149.06 334	176.22 330	143.94 332	133.10 334	133.45 334	153.30 332	154.22 331	154.67 332	153.95 333	156.90 333	156.53 333	160.21 331	162.72 334	154.57 333	160.59 333	153.47 333	163.50 333
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
DLCB_ROB	280.78 335	376.74 336	215.59 333	376.74 333	215.59 333	376.74 336	215.59 333	366.42 334	218.39 334	366.42 336	218.39 334	366.42 335	218.39 333	209.96 334	219.76 337	219.38 336	376.72 336	216.43 332	376.72 333	216.43 334	376.72 336	216.43 334	216.14 332	216.14 337	376.69 338	217.67 336	376.69 338	217.67 335

NOSS_ROB	248.11 331	409.00 337	288.00 334	412.00 334	280.00 334	411.00 337	288.00 334	356.00 333	275.00 337	379.00 337	303.00 337	415.00 336	278.00 335	260.00 337	104.00 332	103.00 332	126.00 331	108.00 330	118.00 331	98.00 332	126.00 332	104.00 332	268.00 334	216.00 336	279.00 337	201.00 334	288.00 337	206.00 334

LE_ROB	387.11 336	453.07 338	321.39 335	500.23 335	323.05 335	493.99 338	324.56 335	477.63 338	322.28 338	465.51 338	322.97 338	486.37 337	334.17 336	305.26 338	320.63 338	327.66 338	476.08 337	315.70 336	483.76 335	335.15 338	469.64 337	309.74 337	315.90 337	318.85 340	498.41 339	328.85 339	491.00 339	330.08 339

EGLCR-Stereo	276.81 334	209.00 335	366.00 338	514.00 338	354.00 338	336.00 335	422.00 336	440.00 337	220.00 335	231.00 334	245.00 335	135.00 333	237.00 334	218.00 336	197.00 336	222.00 337	223.00 334	230.00 333	487.00 336	255.00 336	250.00 334	273.00 336	272.00 335	228.00 338	241.00 335	220.00 337	214.00 335	235.00 337

SGM-ForestM	522.49 337	676.08 339	448.56 339	638.17 339	433.15 339	639.59 339	427.03 337	617.52 339	439.90 339	604.63 339	429.02 339	611.68 338	432.74 337	420.18 339	451.96 339	465.85 339	601.06 338	403.73 337	659.15 338	405.50 339	669.64 338	437.21 338	455.85 338	425.66 341	689.82 340	481.65 340	662.43 340	479.61 340

MGS-Stereo	264.93 333	208.00 334	362.00 337	512.00 337	350.00 337	326.00 334	443.00 338	410.00 335	210.00 333	232.00 335	215.00 333	125.00 332	217.00 332	216.00 335	127.00 333	122.00 333	223.00 334	230.00 333	487.00 336	255.00 336	250.00 334	223.00 335	272.00 335	228.00 338	241.00 335	220.00 337	214.00 335	235.00 337

AE-Stereo	252.48 332	202.00 333	361.00 336	502.00 336	324.00 336	321.00 333	482.00 339	423.00 336	227.00 336	201.00 333	273.00 336	101.00 331	207.00 331	198.00 333	183.00 335	181.00 335	221.00 333	232.00 335	477.00 334	220.00 335	111.00 331	100.00 331	219.00 333	214.00 335	204.00 334	211.00 335	200.00 334	222.00 336

CBMV_ROB	1133.35 338	1280.38 340	976.92 340	1317.57 340	1021.62 340	1282.66 340	1022.22 340	1213.88 340	982.57 340	1194.12 340	975.90 340	1357.87 339	1090.02 339	943.32 340	1021.85 340	1006.47 340	1309.01 339	986.29 339	1499.40 339	986.35 340	1359.35 339	975.96 339	975.21 339	969.30 342	1337.82 341	1042.34 341	1398.25 341	1073.86 341

111111	10000000.00 339	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 343	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342

SGD-Stereo	10000000.00 339	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 343	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342

IGEV-Stereo++	10000000.00 339	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 343	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 339	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 343	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342

IGEV-Stereo+	10000000.00 339	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 343	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342

anonymousdsp2	10000000.00 339	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 343	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342

anonymousdsp	10000000.00 339	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 343	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342

AMNet	10000000.00 339	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 341	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 340	10000000.00 343	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342	10000000.00 342

GS-Stereo																							0.36 156	0.36 159	0.48 173	0.36 156	0.48 170	0.35 154

ASD4																								0.20 106

Low-res two-view benchmark