Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DFGA-Net	0.04 24	0.06 42	0.03 23	0.06 41	0.03 23	0.05 35	0.03 26	0.05 35	0.03 27	0.05 27	0.03 26	0.05 34	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.05 35	0.03 25	0.05 33	0.03 26	0.06 46	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 45	0.03 26	0.06 46	0.03 25

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

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

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

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 293	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

DispViT+	0.07 29	0.09 59	0.07 44	0.08 49	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.08 52	0.07 51	0.07 37	0.05 46	0.07 55	0.05 51	0.07 55	0.05 50	0.05 50	0.08 56	0.05 49	0.08 56	0.05 49	0.08 59	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 57	0.05 48	0.08 58	0.05 47

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 75	0.10 58	0.08 49	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.11 70	0.05 42	0.07 37	0.05 46	0.07 55	0.05 51	0.10 63	0.05 50	0.05 50	0.08 56	0.05 49	0.08 56	0.05 49	0.08 59	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 57	0.05 48	0.08 58	0.05 47
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 29	0.11 75	0.10 58	0.08 49	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.11 70	0.05 42	0.07 37	0.05 46	0.07 55	0.05 51	0.10 63	0.05 50	0.05 50	0.08 56	0.05 49	0.08 56	0.05 49	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 57	0.07 59	0.08 58	0.06 57
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 29	0.08 54	0.07 44	0.08 49	0.07 60	0.08 58	0.07 59	0.08 52	0.07 51	0.08 42	0.07 59	0.08 59	0.07 60	0.07 55	0.07 57	0.07 59	0.07 53	0.07 60	0.07 53	0.07 60	0.08 59	0.07 60	0.07 56	0.06 58	0.07 54	0.07 59	0.08 58	0.06 57

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

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 42	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 330	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 33	0.03 23	0.06 42	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 330	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCMid	0.08 33	0.02 14	0.13 95	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 319	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 53	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

AnyNet_C01	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 329	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

ADCPNet	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 319	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

arf4	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.12 340	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.05 48	0.06 46	0.04 32

arf3	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.07 333	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.16 143	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 46	0.04 32

arf1	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.09 334	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 46	0.04 32

AROF2	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.91 308	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 46	0.04 32

valid	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.06 332	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 46	0.04 32

ACC-I	0.09 39	0.13 81	0.11 77	0.10 58	0.08 68	0.10 65	0.08 68	0.13 75	0.08 60	0.10 46	0.08 65	0.10 68	0.08 69	0.12 93	0.08 68	0.08 67	0.10 65	0.08 68	0.10 64	0.08 66	0.10 65	0.08 68	0.08 63	0.08 69	0.10 64	0.08 68	0.10 64	0.08 66

ACC	0.09 39	0.13 81	0.12 85	0.10 58	0.08 68	0.10 65	0.08 68	0.12 73	0.08 60	0.10 46	0.08 65	0.10 68	0.08 69	0.11 82	0.08 68	0.08 67	0.10 65	0.08 68	0.10 64	0.08 66	0.10 65	0.08 68	0.08 63	0.08 69	0.10 64	0.08 68	0.10 64	0.08 66

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

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 267	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 265	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLF11	0.09 39	0.05 37	0.61 272	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 274	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 52	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf10	0.09 39	0.05 37	0.60 267	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 265	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo_HLe17	0.09 39	0.05 37	0.60 267	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 269	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 50	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

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

APVNet	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.06 41	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 345	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

AROF3	0.10 53	0.06 42	0.04 25	1.11 339	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.16 143	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 46	0.08 66

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

FADNet-RVC-Resample	0.10 53	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 49	0.05 35	0.04 33	1.53 376	0.04 32	0.05 36	0.05 48	0.06 46	0.05 47

FADNet_RVC	0.10 53	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 381	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AROF-Stereo-S	0.11 66	0.07 51	0.05 37	0.07 44	0.05 47	0.07 54	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.13 64	0.05 46	0.07 55	0.05 51	1.26 356	0.05 50	0.05 50	0.07 53	0.05 49	0.13 83	0.05 49	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.07 54	0.05 48	0.07 54	0.05 47

arf2	0.11 66	0.06 42	0.04 25	1.14 343	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.62 296	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

over-6	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.10 74	0.11 82	0.10 76	0.14 77	0.10 68	0.11 58	0.10 76	0.11 83	0.10 76	0.13 102	0.10 75	0.10 73	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.10 74	0.11 80	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.11 82	0.10 73	0.11 82	0.10 76

over v1	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.10 74	0.11 82	0.10 76	0.14 77	0.10 68	0.11 58	0.09 71	0.11 83	0.10 76	0.13 102	0.10 75	0.10 73	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.09 71	0.11 80	0.09 71	0.09 65	0.09 72	0.11 82	0.09 71	0.11 82	0.09 70

over-8	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.09 70	0.11 82	0.10 76	0.14 77	0.10 68	0.11 58	0.10 76	0.11 83	0.10 76	0.13 102	0.10 75	0.10 73	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.10 74	0.11 80	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.11 82	0.10 73	0.11 82	0.10 76

over-9	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.09 70	0.11 82	0.09 72	0.14 77	0.09 63	0.11 58	0.09 71	0.11 83	0.09 71	0.13 102	0.09 72	0.10 73	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.09 71	0.11 80	0.09 71	0.09 65	0.09 72	0.11 82	0.09 71	0.11 82	0.09 70

HLf8	0.11 66	0.05 37	0.61 272	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 304	0.04 32	0.07 37	0.07 59	0.06 52	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 59	0.08 56	0.06 58	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 60	0.06 54	0.07 60	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 66	0.12 79	0.09 55	0.12 81	0.09 70	0.12 87	0.09 72	0.12 73	0.09 63	0.12 62	0.09 71	0.11 83	0.09 71	0.09 60	0.09 72	0.09 71	0.12 87	0.16 156	0.21 153	0.09 71	0.12 85	0.09 71	0.09 65	0.09 72	0.12 87	0.28 200	0.12 87	0.09 70

FADNet-RVC	0.11 66	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.05 47	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 388	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 47

FADNet	0.11 66	0.04 32	0.05 37	0.06 41	0.05 47	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 49	0.05 35	0.04 33	1.74 385	0.04 32	0.04 31	0.05 48	0.04 30	0.05 47

GIO	0.12 76	1.37 320	0.22 157	0.07 44	0.05 47	0.07 54	0.05 49	0.22 140	0.05 42	0.07 37	0.05 46	0.06 52	0.05 51	0.05 47	0.05 50	0.05 50	0.07 53	0.05 49	0.07 53	0.05 49	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.07 54	0.05 48	0.07 54	0.05 47

F4.4	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.17 140	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.10 70	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_4.6	0.12 76	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.10 73	0.13 89	0.10 76

F5.5	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

F8.5	0.12 76	0.17 107	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

F7	0.12 76	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_4.5	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.15 119	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_4	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_5	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_6	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.10 74	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

ProNet	0.12 76	0.18 116	0.11 77	0.14 102	0.10 74	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.14 80	0.10 76	0.14 111	0.10 76	0.10 63	0.11 94	0.10 73	0.15 124	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 105	0.10 75	0.11 92	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 108	0.10 76

IPLG	0.12 76	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 108	0.11 95

MIPNet	0.12 76	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 108	0.11 95

AnyNet_C32	0.12 76	0.03 23	0.07 44	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 376	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 76	0.04 32	0.07 44	0.04 32	0.05 47	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 368	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 48	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

AROF-Stereo_1	0.13 91	0.10 61	0.07 44	0.10 58	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.09 54	0.07 51	0.15 104	0.07 59	0.09 63	0.07 60	1.25 355	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 65	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 64	0.07 60

base_500_lr5e5	0.13 91	0.10 61	0.07 44	0.10 58	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.09 54	0.07 51	0.15 104	0.07 59	0.09 63	0.07 60	1.27 357	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 65	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 64	0.07 60

base_1k_lr1e5	0.13 91	0.10 61	0.07 44	0.10 58	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.10 57	0.07 51	0.15 104	0.07 59	0.10 68	0.07 60	1.27 357	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 65	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 64	0.07 60

Cross2Single Stereo	0.13 91	0.18 116	0.14 101	0.16 130	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.17 100	0.12 117	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.14 113	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.15 125	0.11 95

WiStereo	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.14 102	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 100	0.12 117	0.14 80	0.12 129	0.13 90	0.10 76	0.17 140	0.12 128	0.10 73	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.12 125	0.12 129	0.13 90	0.10 73	0.14 108	0.13 139

tt3	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.14 102	0.11 91	0.13 89	0.12 133	0.18 115	0.10 68	0.14 80	0.10 76	0.14 111	0.11 98	0.17 140	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.12 125	0.10 78	0.14 108	0.11 97	0.14 108	0.12 126

tt4	0.13 91	0.19 130	0.18 142	0.14 102	0.12 131	0.15 118	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.14 80	0.12 129	0.13 90	0.12 135	0.16 127	0.10 75	0.11 95	0.14 109	0.10 72	0.13 83	0.12 135	0.13 88	0.12 131	0.10 70	0.11 98	0.15 120	0.12 130	0.15 125	0.11 95

tt5	0.13 91	0.17 107	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.18 115	0.12 117	0.14 80	0.12 129	0.14 111	0.12 135	0.15 119	0.10 75	0.12 127	0.13 89	0.12 134	0.15 121	0.12 135	0.15 120	0.10 75	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.12 130	0.14 108	0.12 126

tt6	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.14 102	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 100	0.12 117	0.14 80	0.12 129	0.13 90	0.10 76	0.17 140	0.12 128	0.10 73	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.12 125	0.12 129	0.13 90	0.10 73	0.14 108	0.13 139

tt7	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.13 84	0.12 131	0.15 118	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.12 129	0.15 126	0.10 76	0.16 127	0.12 128	0.12 127	0.15 124	0.12 134	0.14 103	0.12 135	0.15 120	0.12 131	0.12 125	0.11 98	0.13 90	0.12 130	0.14 108	0.12 126

tt8	0.13 91	0.20 137	0.15 109	0.15 118	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.19 128	0.10 68	0.14 80	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.15 119	0.12 128	0.12 127	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.10 73	0.13 89	0.11 95

tt9	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.10 74	0.14 107	0.12 133	0.17 100	0.11 85	0.14 80	0.11 93	0.14 111	0.12 135	0.15 119	0.11 94	0.10 73	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.10 70	0.12 129	0.14 108	0.12 130	0.14 108	0.11 95

TYNG	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.12 81	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 100	0.11 85	0.12 62	0.11 93	0.14 111	0.10 76	0.17 140	0.11 94	0.12 127	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.10 76

GFORCE	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_4.7	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.17 140	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_9	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

FORCE_8	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.18 153	0.11 94	0.11 95	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 88	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 89	0.11 95

MatchAttention (ZS)	0.13 91	0.14 85	0.13 95	0.14 102	0.14 147	0.14 107	0.14 144	0.14 77	0.13 127	0.14 80	0.13 140	0.14 111	0.14 148	0.13 102	0.14 147	0.13 137	0.13 89	0.13 140	0.13 83	0.13 144	0.12 85	0.13 141	0.12 125	0.13 144	0.12 87	0.14 144	0.13 89	0.14 147
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_L	0.13 91	0.14 85	0.10 58	0.14 102	0.10 74	0.15 118	0.10 76	0.30 168	0.10 68	0.14 80	0.17 155	0.14 111	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 105	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 108	0.10 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 91	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.15 93	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.12 93	0.12 128	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.12 130	0.15 125	0.12 126

IPLGR_C	0.13 91	0.16 102	0.14 101	0.15 118	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.14 80	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.15 125	0.11 95

IPLGR	0.13 91	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.13 127	0.15 104	0.11 93	0.14 111	0.12 135	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.11 97	0.14 108	0.11 95

ACRE	0.13 91	0.16 102	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.15 93	0.11 85	0.14 80	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 95	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 105	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 108	0.11 95

ICVP	0.13 91	0.16 102	0.11 77	0.16 130	0.11 91	0.16 134	0.11 96	0.16 96	0.11 85	0.16 122	0.11 93	0.16 137	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.16 137	0.11 98	0.16 136	0.11 93	0.16 137	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.16 138	0.11 97	0.16 136	0.11 95
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 91	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 72	0.04 31	0.04 32	2.46 379	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 48	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 116	0.13 81	0.14 101	0.14 102	0.14 147	0.14 107	0.14 144	0.14 77	0.14 133	0.14 80	0.14 144	0.14 111	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 145	0.14 109	0.14 149	0.14 103	0.14 148	0.14 105	0.14 147	0.14 144	0.14 147	0.14 108	0.14 144	0.14 108	0.14 147
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 116	0.17 107	0.11 77	0.17 136	0.11 91	0.17 136	0.12 133	0.17 100	0.11 85	0.17 128	0.11 93	0.17 141	0.11 98	0.12 93	0.12 128	0.12 127	0.17 144	0.12 134	0.17 139	0.12 135	0.17 141	0.12 131	0.12 125	0.12 129	0.17 141	0.12 130	0.17 140	0.12 126

ELAS_RVC	0.14 116	0.18 116	0.11 77	0.19 143	0.11 91	0.18 140	0.13 140	0.16 96	0.11 85	0.17 128	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.09 60	0.11 94	0.12 127	0.17 144	0.10 72	0.18 143	0.11 93	0.18 143	0.11 93	0.10 70	0.11 98	0.19 148	0.11 97	0.19 145	0.12 126
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 116	0.19 130	0.11 77	0.20 146	0.11 91	0.20 154	0.12 133	0.18 115	0.12 117	0.18 131	0.12 129	0.19 151	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.18 148	0.11 98	0.19 147	0.11 93	0.19 147	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.20 153	0.11 97	0.20 150	0.12 126
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 116	0.23 146	0.10 58	0.19 143	0.11 91	0.20 154	0.11 96	0.16 96	0.10 68	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.09 60	0.11 94	0.11 95	0.16 137	0.10 72	0.17 139	0.11 93	0.18 143	0.11 93	0.09 65	0.10 78	0.18 144	0.11 97	0.19 145	0.12 126
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 121	0.18 116	0.13 95	0.18 140	0.13 140	0.19 148	0.13 140	0.18 115	0.13 127	0.18 131	0.13 140	0.18 146	0.13 144	0.13 102	0.13 140	0.13 137	0.18 148	0.13 140	0.18 143	0.13 144	0.18 143	0.13 141	0.13 139	0.10 78	0.19 148	0.14 144	0.19 145	0.13 139

CCAANet	0.15 121	0.14 85	0.14 101	0.14 102	0.14 147	0.14 107	0.16 158	0.14 77	0.21 169	0.14 80	0.23 183	0.14 111	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 145	0.14 109	0.14 149	0.14 103	0.14 148	0.14 105	0.14 147	0.14 144	0.14 147	0.14 108	0.14 144	0.14 108	0.16 154

BEATNet-Init1	0.15 121	0.07 51	0.10 58	0.08 49	0.07 60	0.07 54	0.07 59	0.07 45	0.07 51	2.19 364	0.08 65	0.08 59	0.07 60	0.07 55	0.07 57	0.07 59	0.08 56	0.07 60	0.08 56	0.08 66	0.07 54	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.08 57	0.07 59	0.07 54	0.07 60

DeepPrunerF	0.15 121	0.07 51	0.10 58	0.08 49	0.07 60	0.07 54	0.07 59	0.07 45	0.07 51	2.19 364	0.08 65	0.08 59	0.07 60	0.07 55	0.07 57	0.07 59	0.08 56	0.07 60	0.08 56	0.08 66	0.07 54	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.08 57	0.07 59	0.07 54	0.07 60

DeepPruner_ROB	0.15 121	0.18 116	0.12 85	0.18 140	0.12 131	0.18 140	0.12 133	0.18 115	0.13 127	0.18 131	0.12 129	0.18 146	0.12 135	0.13 102	0.12 128	0.13 137	0.18 148	0.13 140	0.18 143	0.12 135	0.19 147	0.12 131	0.13 139	0.12 129	0.18 144	0.12 130	0.18 142	0.12 126

LALA_ROB	0.15 121	0.21 139	0.12 85	0.21 150	0.12 131	0.20 154	0.14 144	0.20 129	0.12 117	0.22 144	0.12 129	0.16 137	0.12 135	0.10 63	0.12 128	0.12 127	0.21 157	0.11 98	0.22 155	0.12 135	0.20 151	0.12 131	0.11 92	0.12 129	0.21 157	0.14 144	0.21 153	0.13 139

GOStereo-base	0.17 127	0.14 85	0.10 58	0.14 102	0.11 91	0.18 140	0.10 76	0.14 77	1.50 369	0.14 80	0.10 76	0.17 141	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.14 109	0.10 72	0.15 121	0.10 74	0.15 120	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.14 108	0.10 73	0.14 108	0.10 76

test_for_model	0.17 127	1.25 304	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 132	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 127	1.25 304	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 132	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

testlalala	0.17 127	1.25 304	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 132	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

GCAPDPT-zeroshot	0.17 127	1.25 304	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 132	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

GCAP-Stereo	0.17 127	1.25 304	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 132	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

G3	0.18 133	0.15 95	0.10 58	0.15 118	0.11 91	0.18 140	0.10 76	0.30 168	1.53 371	0.14 80	0.10 76	0.17 141	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.15 124	0.10 72	0.15 121	0.10 74	0.15 120	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 108	0.10 76

G2	0.18 133	0.14 85	0.10 58	0.15 118	0.12 131	0.19 148	0.10 76	0.30 168	1.49 368	0.14 80	0.10 76	0.18 146	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 73	0.15 124	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 105	0.10 75	0.10 70	0.10 78	0.14 108	0.10 73	0.14 108	0.10 76

DepthFocus	0.18 133	0.22 141	0.15 109	0.22 153	0.15 153	0.22 161	0.15 152	0.21 132	0.15 136	0.21 140	0.15 149	0.21 156	0.15 153	0.15 119	0.15 153	0.15 153	0.21 157	0.15 154	0.22 155	0.15 155	0.22 158	0.15 153	0.15 147	0.15 152	0.22 160	0.15 153	0.22 157	0.15 151

IGEV_Zeroshot_test	0.18 133	0.22 141	0.18 142	0.21 150	0.18 172	0.20 154	0.17 161	0.20 129	0.16 143	0.25 157	0.16 153	0.21 156	0.17 160	0.16 127	0.18 168	0.15 153	0.20 154	0.16 156	0.20 150	0.18 171	0.21 154	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.20 153	0.17 160	0.20 150	0.16 154

dd	0.18 133	0.22 141	0.16 112	0.22 153	0.15 153	0.22 161	0.15 152	0.21 132	0.15 136	0.21 140	0.15 149	0.21 156	0.15 153	0.15 119	0.15 153	0.15 153	0.22 161	0.14 149	0.22 155	0.14 148	0.22 158	0.15 153	0.16 151	0.15 152	0.23 166	0.15 153	0.22 157	0.16 154

dad	0.18 133	0.23 146	0.16 112	0.22 153	0.15 153	0.22 161	0.15 152	0.22 140	0.16 143	0.21 140	0.15 149	0.22 160	0.15 153	0.15 119	0.16 156	0.17 157	0.23 166	0.17 160	0.23 165	0.15 155	0.22 158	0.15 153	0.15 147	0.15 152	0.22 160	0.15 153	0.22 157	0.16 154

G4	0.19 139	0.15 95	0.11 77	0.15 118	0.11 91	0.18 140	0.11 96	0.33 173	1.50 369	0.15 104	0.11 93	0.19 151	0.11 98	0.12 93	0.12 128	0.11 95	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 120	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 125	0.11 95

depth_test_26	0.19 139	0.36 183	0.26 174	0.21 150	0.14 147	0.21 159	0.14 144	0.36 188	0.14 133	0.20 137	0.14 144	0.24 173	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 145	0.21 157	0.14 149	0.21 153	0.14 148	0.21 154	0.14 147	0.26 189	0.14 147	0.21 157	0.14 144	0.21 153	0.14 147

MSKI-zero shot	0.19 139	0.21 139	0.16 112	0.22 153	0.16 158	0.23 170	0.17 161	0.22 140	0.17 151	0.22 144	0.17 155	0.22 160	0.16 156	0.19 158	0.16 156	0.17 157	0.23 166	0.16 156	0.22 155	0.16 157	0.22 158	0.17 162	0.16 151	0.17 156	0.22 160	0.19 174	0.22 157	0.16 154

MIM_Stereo	0.19 139	0.23 146	0.18 142	0.22 153	0.16 158	0.22 161	0.16 158	0.21 132	0.16 143	0.22 144	0.17 155	0.21 156	0.17 160	0.20 159	0.18 168	0.17 157	0.22 161	0.18 173	0.22 155	0.16 157	0.21 154	0.16 157	0.17 154	0.17 156	0.21 157	0.16 158	0.22 157	0.20 175

UNet	0.19 139	0.13 81	0.09 55	0.13 84	0.09 70	0.13 89	0.09 72	0.13 75	0.09 63	0.90 273	0.09 71	0.13 90	0.09 71	0.10 63	0.09 72	0.70 314	0.13 89	0.09 71	0.13 83	0.10 74	0.91 306	0.09 71	0.10 70	0.09 72	0.13 90	0.10 73	0.13 89	0.09 70

iResNet	0.19 139	0.23 146	0.17 123	0.22 153	0.17 162	0.22 161	0.19 175	0.22 140	0.17 151	0.22 144	0.17 155	0.22 160	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 157	0.22 161	0.17 160	0.22 155	0.17 161	0.23 165	0.17 162	0.18 168	0.17 156	0.23 166	0.17 160	0.23 166	0.17 161

LACA2	0.20 145	0.27 165	0.22 157	0.24 166	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.26 159	0.17 151	0.24 151	0.17 155	0.24 173	0.17 160	0.21 163	0.17 160	0.17 157	0.24 171	0.17 160	0.24 171	0.17 161	0.24 168	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

LACA1	0.20 145	0.27 165	0.22 157	0.24 166	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.27 162	0.17 151	0.24 151	0.17 155	0.24 173	0.17 160	0.21 163	0.17 160	0.17 157	0.24 171	0.17 160	0.24 171	0.17 161	0.24 168	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

ACV-stereo	0.20 145	0.23 146	0.17 123	0.23 161	0.17 162	0.23 170	0.17 161	0.23 149	0.17 151	0.23 150	0.17 155	0.23 166	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 157	0.24 171	0.17 160	0.23 165	0.17 161	0.24 168	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.23 166	0.17 160	0.23 166	0.17 161

DAS	0.20 145	0.20 137	0.20 150	0.20 146	0.20 178	0.20 154	0.20 177	0.20 129	0.20 167	0.20 137	0.20 175	0.20 155	0.20 175	0.20 159	0.20 177	0.20 170	0.20 154	0.20 179	0.20 150	0.20 178	0.20 151	0.20 177	0.20 173	0.20 175	0.20 153	0.20 175	0.20 150	0.20 175

iResNetv2_ROB	0.20 145	0.22 141	0.19 148	0.23 161	0.19 176	0.22 161	0.17 161	0.22 140	0.17 151	0.22 144	0.17 155	0.22 160	0.17 160	0.18 153	0.18 168	0.19 169	0.22 161	0.17 160	0.23 165	0.17 161	0.25 173	0.18 173	0.17 154	0.18 170	0.23 166	0.17 160	0.25 178	0.17 161

AROF-Stereo	0.21 150	0.10 61	0.15 109	0.14 102	0.07 60	0.10 65	0.11 96	0.17 100	0.09 63	0.21 140	0.08 65	0.18 146	0.11 98	2.25 391	0.12 128	0.08 67	0.13 89	0.07 60	0.24 171	0.11 93	0.20 151	0.12 131	0.13 139	0.18 170	0.19 148	0.07 59	0.10 64	0.14 147

arf5	0.21 150	0.18 116	0.08 51	0.10 58	0.12 131	0.10 65	0.07 59	0.10 57	0.07 51	0.16 122	0.13 140	0.10 68	0.07 60	2.50 400	0.07 57	0.14 145	0.10 65	0.13 140	0.22 155	0.11 93	0.15 120	0.12 131	0.11 92	0.07 60	0.10 64	0.14 144	0.21 153	0.13 139

LACA3	0.21 150	0.27 165	0.23 163	0.25 171	0.17 162	0.25 182	0.17 161	0.28 163	0.17 151	0.25 157	0.17 155	0.25 178	0.17 160	0.22 166	0.17 160	0.17 157	0.25 179	0.17 160	0.25 179	0.17 161	0.25 173	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.25 180	0.17 160	0.25 178	0.17 161

ITSA-stereo	0.21 150	0.16 102	0.12 85	0.16 130	0.13 140	0.18 140	0.14 144	0.16 96	1.89 388	0.16 122	0.12 129	0.17 141	0.12 135	0.13 102	0.13 140	0.13 137	0.17 144	0.13 140	0.17 139	0.12 135	0.16 137	0.12 131	0.12 125	0.12 129	0.17 141	0.12 130	0.16 136	0.12 126

AROF-StereoT2	0.22 154	0.11 75	0.18 142	0.11 74	0.13 140	0.19 148	0.07 59	0.10 57	0.09 63	0.16 122	0.18 170	0.10 68	0.07 60	2.58 401	0.08 68	0.13 137	0.10 65	0.13 140	0.22 155	0.07 60	0.24 168	0.13 141	0.16 151	0.07 60	0.10 64	0.12 130	0.24 168	0.08 66

Pointernet	0.22 154	0.41 194	0.38 206	0.22 153	0.17 162	0.22 161	0.17 161	0.41 207	0.17 151	0.22 144	0.17 155	0.22 160	0.17 160	0.18 153	0.18 168	0.18 166	0.23 166	0.18 173	0.23 165	0.18 171	0.23 165	0.18 173	0.17 154	0.17 156	0.22 160	0.18 172	0.22 157	0.17 161

JetRed	0.22 154	0.11 75	0.12 85	0.11 74	0.11 91	0.11 82	0.11 96	0.11 70	0.11 85	2.93 390	0.11 93	0.11 83	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.12 127	0.11 82	0.11 98	0.11 76	0.11 93	0.11 80	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.11 82	0.11 97	0.11 82	0.11 95

JetBlue	0.23 157	0.12 79	0.13 95	0.12 81	0.12 131	0.12 87	0.11 96	0.14 77	0.12 117	3.07 391	0.12 129	0.12 89	0.11 98	0.11 82	0.13 140	0.13 137	0.12 87	0.12 134	0.13 83	0.11 93	0.12 85	0.13 141	0.12 125	0.14 147	0.13 90	0.12 130	0.12 87	0.11 95

SFCPSM	0.23 157	0.18 116	0.13 95	0.18 140	0.12 131	0.18 140	0.80 327	0.17 100	0.12 117	0.88 272	0.12 129	0.17 141	0.12 135	0.13 102	0.12 128	0.12 127	0.18 148	0.12 134	0.18 143	0.12 135	1.18 337	0.13 141	0.12 125	0.12 129	0.18 144	0.13 141	0.18 142	0.12 126

S2M2_XL	0.24 159	1.32 318	0.86 301	0.17 136	0.11 91	0.17 136	0.11 96	1.05 308	0.12 117	0.16 122	0.11 93	0.16 137	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 95	0.17 144	0.11 98	0.17 139	0.11 93	0.17 141	0.11 93	0.11 92	0.11 98	0.17 141	0.11 97	0.17 140	0.11 95
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 160	1.16 294	1.02 315	0.16 130	0.13 140	0.16 134	0.13 140	1.16 315	0.13 127	0.15 104	0.13 140	0.15 126	0.13 144	0.13 102	0.13 140	0.13 137	0.16 137	0.13 140	0.16 136	0.13 144	0.16 137	0.13 141	0.13 139	0.13 144	0.16 138	0.13 141	0.16 136	0.13 139

LoS_RVC	0.25 160	0.25 158	0.25 169	0.25 171	0.25 189	0.25 182	0.25 189	0.25 154	0.25 182	0.25 157	0.25 191	0.25 178	0.25 189	0.26 179	0.25 191	0.26 187	0.25 179	0.25 190	0.26 183	0.25 191	0.25 173	0.25 187	0.25 185	0.25 190	0.25 180	0.25 189	0.25 178	0.25 188

tt_ll	0.25 160	0.25 158	0.25 169	0.25 171	0.25 189	0.25 182	0.25 189	0.25 154	0.25 182	0.25 157	0.25 191	0.25 178	0.25 189	0.26 179	0.25 191	0.26 187	0.25 179	0.25 190	0.26 183	0.25 191	0.25 173	0.25 187	0.25 185	0.25 190	0.25 180	0.25 189	0.25 178	0.25 188

CAS	0.25 160	0.25 158	0.25 169	0.25 171	0.26 191	0.26 189	0.26 191	0.25 154	0.25 182	0.25 157	0.25 191	0.25 178	0.25 189	0.25 176	0.25 191	0.25 184	0.26 186	0.25 190	0.26 183	0.26 195	0.25 173	0.25 187	0.25 185	0.26 194	0.25 180	0.26 193	0.25 178	0.25 188

LoS	0.25 160	0.25 158	0.27 177	0.27 180	0.26 191	0.25 182	0.26 191	0.26 159	0.25 182	0.26 164	0.25 191	0.25 178	0.25 189	0.26 179	0.25 191	0.25 184	0.25 179	0.25 190	0.25 179	0.25 191	0.27 182	0.25 187	0.26 189	0.26 194	0.26 185	0.25 189	0.25 178	0.25 188
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GeoAtt-L-single (ZS)	0.26 165	0.31 174	0.25 169	0.31 187	0.22 180	0.30 193	0.20 177	0.34 180	0.22 174	0.32 169	0.23 183	0.30 193	0.21 179	0.24 175	0.22 182	0.21 173	0.30 192	0.22 181	0.29 190	0.21 180	0.31 188	0.21 179	0.21 174	0.22 182	0.33 194	0.23 184	0.32 192	0.25 188

castereo++	0.26 165	1.28 315	1.07 325	0.15 118	0.13 140	0.15 118	0.14 144	1.22 322	0.13 127	0.16 122	0.17 155	0.16 137	0.14 148	0.14 113	0.15 153	0.14 145	0.15 124	0.14 149	0.16 136	0.14 148	0.16 137	0.14 147	0.14 144	0.14 147	0.16 138	0.14 144	0.16 136	0.15 151

small-0shot	0.27 167	0.27 165	0.26 174	0.26 177	0.27 196	0.27 190	0.27 195	0.26 159	0.26 189	0.27 165	0.27 199	0.26 187	0.26 195	0.26 179	0.26 196	0.27 196	0.27 188	0.26 194	0.27 187	0.27 199	0.26 181	0.27 194	0.26 189	0.26 194	0.27 187	0.27 196	0.27 187	0.26 194

model_zeroshot	0.27 167	0.30 172	0.19 148	0.36 201	0.23 186	0.25 182	0.27 195	0.33 173	0.21 169	0.35 175	0.22 180	0.25 178	0.27 198	0.26 179	0.23 185	0.26 187	0.35 200	0.22 181	0.36 203	0.23 187	0.25 173	0.27 194	0.27 193	0.23 186	0.36 203	0.22 181	0.25 178	0.27 198

DCVSM-stereo	0.27 167	0.38 187	0.22 157	0.38 207	0.22 180	0.38 217	0.22 182	0.29 166	0.22 174	0.29 167	0.22 180	0.29 191	0.22 182	0.22 166	0.21 178	0.21 173	0.38 212	0.22 181	0.38 212	0.22 182	0.38 205	0.22 180	0.21 174	0.25 190	0.38 210	0.21 178	0.38 208	0.21 178

DLNR_Zeroshot_test	0.27 167	0.30 172	0.23 163	0.30 185	0.22 180	0.31 195	0.24 187	0.29 166	0.23 178	0.38 187	0.23 183	0.29 191	0.23 186	0.22 166	0.23 185	0.23 179	0.30 192	0.34 232	0.29 190	0.23 187	0.29 186	0.29 218	0.22 178	0.23 186	0.30 191	0.23 184	0.30 190	0.23 185

HGLStereo	0.27 167	0.25 158	0.21 156	0.35 196	0.21 179	0.35 202	0.21 180	0.34 180	0.21 169	0.39 192	0.21 177	0.34 198	0.21 179	0.22 166	0.21 178	0.21 173	0.35 200	0.22 181	0.35 199	0.22 182	0.35 195	0.22 180	0.21 174	0.21 179	0.35 200	0.21 178	0.35 199	0.21 178

Cross2Single-S	0.28 172	0.37 185	0.26 174	0.35 196	0.23 186	0.35 202	0.23 184	0.37 190	0.23 178	0.35 175	0.23 183	0.35 201	0.23 186	0.25 176	0.23 185	0.23 179	0.35 200	0.23 187	0.35 199	0.23 187	0.35 195	0.23 185	0.23 182	0.23 186	0.35 200	0.23 184	0.35 199	0.23 185

iResNet_ROB	0.28 172	0.32 177	0.24 168	0.33 190	0.26 191	0.32 197	0.24 187	0.33 173	0.25 182	0.33 170	0.24 189	0.35 201	0.24 188	0.23 171	0.24 190	0.25 184	0.32 195	0.24 189	0.36 203	0.24 190	0.32 189	0.28 202	0.24 184	0.24 189	0.32 193	0.24 188	0.33 193	0.24 187

IGEV-FE	0.29 174	2.85 372	0.36 202	0.20 146	0.17 162	0.19 148	0.17 161	0.37 190	0.17 151	0.19 134	0.17 155	0.19 151	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 157	0.19 153	0.17 160	0.19 147	0.17 161	0.19 147	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.19 148	0.17 160	0.19 145	0.17 161

IMH-64-1	0.29 174	0.23 146	0.23 163	0.23 161	0.22 180	0.22 161	0.23 184	0.22 140	0.22 174	2.02 356	0.23 183	0.23 166	0.22 182	0.23 171	0.23 185	0.23 179	0.23 166	0.22 181	0.23 165	0.22 182	0.22 158	0.22 180	0.22 178	0.22 182	0.22 160	0.22 181	0.22 157	0.22 181

IMH-64	0.29 174	0.23 146	0.23 163	0.23 161	0.22 180	0.22 161	0.23 184	0.22 140	0.22 174	2.02 356	0.23 183	0.23 166	0.22 182	0.23 171	0.23 185	0.23 179	0.23 166	0.22 181	0.23 165	0.22 182	0.22 158	0.22 180	0.22 178	0.22 182	0.22 160	0.22 181	0.22 157	0.22 181

UPFNet	0.29 174	0.24 154	0.16 112	0.24 166	0.16 158	0.24 174	0.16 158	0.23 149	0.16 143	1.19 306	0.16 153	0.23 166	0.16 156	0.17 140	0.16 156	0.89 328	0.24 171	0.16 156	0.24 171	0.18 171	1.20 340	0.16 157	0.17 154	0.16 155	0.24 172	0.16 158	0.24 168	0.16 154

WAO-6	0.30 178	0.22 141	0.23 163	0.22 153	0.23 186	0.23 170	0.22 182	0.22 140	0.23 178	2.21 367	0.22 180	0.22 160	0.22 182	0.22 166	0.22 182	0.23 179	0.22 161	0.23 187	0.22 155	0.22 182	0.22 158	0.22 180	0.22 178	0.22 182	0.23 166	0.23 184	0.22 157	0.22 181

anonymity	0.30 178	0.34 179	0.27 177	0.33 190	0.27 196	0.33 198	0.28 203	0.33 173	0.28 198	0.33 170	0.28 204	0.33 196	0.28 201	0.28 193	0.28 205	0.28 199	0.34 197	0.28 200	0.34 197	0.28 202	0.34 191	0.27 194	0.27 193	0.27 199	0.34 197	0.28 200	0.34 197	0.28 202

iRaft-Stereo_20w	0.30 178	0.46 213	0.27 177	0.34 192	0.26 191	0.35 202	0.28 203	0.34 180	0.26 189	0.34 173	0.26 195	0.34 198	0.26 195	0.26 179	0.26 196	0.26 187	0.34 197	0.26 194	0.34 197	0.26 195	0.34 191	0.26 193	0.26 189	0.26 194	0.34 197	0.26 193	0.34 197	0.26 194

MMNet	0.30 178	0.24 154	0.17 123	0.24 166	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.23 149	0.18 162	1.21 310	0.17 155	0.23 166	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.89 328	0.24 171	0.17 160	0.24 171	0.17 161	1.22 342	0.16 157	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

delet	0.30 178	0.24 154	0.17 123	0.24 166	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.23 149	0.16 143	1.21 310	0.17 155	0.24 173	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.91 332	0.24 171	0.17 160	0.24 171	0.17 161	1.23 344	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

psm_up	0.30 178	0.24 154	0.17 123	0.25 171	0.17 162	0.24 174	0.17 161	0.24 153	0.17 151	1.20 308	0.17 155	0.23 166	0.17 160	0.17 140	0.18 168	0.90 331	0.24 171	0.17 160	0.25 179	0.17 161	1.24 347	0.17 162	0.17 154	0.17 156	0.24 172	0.17 160	0.24 168	0.17 161

MLCV	0.30 178	0.33 178	0.28 180	0.34 192	0.28 201	0.33 198	0.28 203	0.33 173	0.29 206	0.33 170	0.27 199	0.33 196	0.28 201	0.26 179	0.29 216	0.28 199	0.33 196	0.28 200	0.33 194	0.28 202	0.33 190	0.27 194	0.28 199	0.28 204	0.33 194	0.28 200	0.33 193	0.28 202

DN-CSS_ROB	0.30 178	0.34 179	0.29 185	0.34 192	0.27 196	0.34 200	0.28 203	0.33 173	0.27 192	0.34 173	0.27 199	0.34 198	0.28 201	0.29 198	0.27 200	0.26 187	0.35 200	0.29 213	0.33 194	0.28 202	0.34 191	0.28 202	0.28 199	0.27 199	0.34 197	0.28 200	0.33 193	0.28 202

SCION-MonSter(vits)	0.31 186	0.76 264	0.22 157	0.19 143	0.15 153	0.19 148	0.15 152	0.41 207	0.27 192	0.38 187	0.27 199	0.38 215	0.27 198	0.27 187	0.27 200	0.27 196	0.40 229	0.27 198	0.39 224	0.27 199	0.39 216	0.27 194	0.27 193	0.27 199	0.39 221	0.27 196	0.39 220	0.27 198

UNDER WATER-64	0.31 186	0.25 158	0.25 169	0.26 177	0.26 191	0.25 182	0.26 191	0.25 154	0.26 189	1.69 340	0.26 195	0.25 178	0.25 189	0.25 176	0.26 196	0.26 187	0.25 179	0.26 194	0.26 183	0.26 195	0.25 173	0.25 187	0.25 185	0.25 190	0.26 185	0.26 193	0.25 178	0.26 194

LG-Stereo_L2	0.32 188	0.45 209	0.36 202	0.37 203	0.27 196	0.37 212	0.27 195	0.43 213	0.27 192	0.36 182	0.31 226	0.36 208	0.27 198	0.27 187	0.27 200	0.30 217	0.37 209	0.27 198	0.37 207	0.27 199	0.37 202	0.27 194	0.27 193	0.27 199	0.37 207	0.27 196	0.37 206	0.27 198

CASnet	0.32 188	0.53 229	0.34 199	0.27 180	0.31 227	0.34 200	0.29 220	0.31 171	0.32 218	0.25 157	0.31 226	0.27 188	0.40 256	0.45 249	0.27 200	0.30 217	0.26 186	0.40 255	0.28 189	0.37 245	0.28 184	0.39 253	0.29 210	0.40 259	0.29 190	0.28 200	0.24 168	0.30 224
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 188	0.45 209	0.29 185	0.36 201	0.29 215	0.36 208	0.29 220	0.36 188	0.29 206	0.35 175	0.29 214	0.35 201	0.28 201	0.27 187	0.28 205	0.28 199	0.35 200	0.28 200	0.35 199	0.28 202	0.35 195	0.28 202	0.29 210	0.29 218	0.36 203	0.29 219	0.36 203	0.29 217

TS12	0.33 191	0.16 102	1.86 375	0.16 130	0.14 147	0.15 118	0.14 144	1.78 348	0.21 169	0.15 104	0.14 144	0.15 126	0.16 156	1.83 378	0.18 168	0.20 170	0.14 109	0.11 98	0.12 81	0.11 93	0.15 120	0.14 147	0.12 125	0.09 72	0.15 120	0.10 73	0.10 64	0.13 139

RSM	0.33 191	0.36 183	0.31 194	0.39 221	0.32 231	0.36 208	0.30 227	0.35 184	0.38 239	0.35 175	0.31 226	0.35 201	0.30 221	0.30 204	0.31 226	0.30 217	0.36 206	0.31 224	0.36 203	0.30 223	0.36 200	0.31 225	0.31 223	0.31 226	0.36 203	0.31 227	0.36 203	0.31 228

SQANet	0.33 191	0.28 169	0.28 180	0.28 184	0.28 201	0.29 192	0.28 203	0.28 163	0.28 198	1.59 335	0.28 204	0.28 190	0.28 201	0.28 193	0.28 205	0.28 199	0.28 190	0.28 200	0.29 190	0.28 202	0.28 184	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.28 189	0.28 200	0.28 188	0.28 202

DGSMNet	0.33 191	0.42 204	0.28 180	0.40 222	0.28 201	0.40 229	0.28 203	0.40 205	0.28 198	0.40 200	0.28 204	0.39 221	0.28 201	0.27 187	0.28 205	0.28 199	0.40 229	0.28 200	0.42 241	0.29 215	0.41 224	0.31 225	0.29 210	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.42 239	0.29 217

gcap_with_dpt	0.34 195	0.42 204	0.29 185	0.42 233	0.29 215	0.42 242	0.29 220	0.39 201	0.29 206	0.39 192	0.29 214	0.39 221	0.29 213	0.29 198	0.29 216	0.28 199	0.42 238	0.29 213	0.42 241	0.29 215	0.42 235	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

castereo	0.34 195	1.59 326	1.39 348	0.17 136	0.15 153	0.18 140	0.26 191	1.74 347	0.17 151	0.19 134	0.18 170	0.18 146	0.20 175	0.20 159	0.22 182	0.21 173	0.18 148	0.17 160	0.19 147	0.16 157	0.18 143	0.20 177	0.17 154	0.21 179	0.19 148	0.17 160	0.19 145	0.16 154

GCAP-BAT	0.34 195	0.42 204	0.29 185	0.42 233	0.29 215	0.42 242	0.29 220	0.39 201	0.29 206	0.39 192	0.29 214	0.39 221	0.29 213	0.29 198	0.29 216	0.28 199	0.42 238	0.29 213	0.42 241	0.29 215	0.42 235	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

RAFT-Test	0.34 195	0.45 209	0.30 191	0.38 207	0.32 231	0.40 229	0.32 233	0.39 201	0.32 218	0.39 192	0.30 222	0.37 210	0.29 213	0.30 204	0.30 222	0.29 212	0.38 212	0.30 220	0.38 212	0.29 215	0.38 205	0.29 218	0.29 210	0.30 224	0.38 210	0.30 224	0.38 208	0.30 224

RAFT + AFF	0.34 195	0.29 170	0.32 197	0.31 187	0.30 223	0.39 226	0.32 233	0.39 201	0.30 210	0.39 192	0.32 229	0.39 221	0.32 226	0.35 217	0.36 238	0.32 226	0.38 212	0.31 224	0.38 212	0.31 228	0.38 205	0.28 202	0.37 243	0.34 235	0.38 210	0.30 224	0.38 208	0.28 202

test_c	0.35 200	1.71 333	1.73 366	0.11 74	0.13 140	0.13 89	0.08 68	1.69 343	0.15 136	0.13 64	0.09 71	0.09 63	0.09 71	1.70 374	0.12 128	0.08 67	0.16 137	0.10 72	0.12 81	0.10 74	0.14 105	0.06 58	0.10 70	0.08 69	0.12 87	0.11 97	0.13 89	0.12 126

ETE_ROB	0.35 200	0.35 182	0.35 200	0.35 196	0.35 239	0.35 202	0.35 236	0.35 184	0.35 230	0.35 175	0.35 237	0.35 201	0.35 235	0.35 217	0.35 234	0.35 234	0.35 200	0.35 236	0.35 199	0.35 238	0.35 195	0.35 234	0.35 234	0.35 239	0.35 200	0.35 236	0.35 199	0.35 237

VIP-Stereo	0.36 202	2.00 344	1.11 329	0.26 177	0.16 158	0.24 174	0.15 152	2.00 363	0.23 178	0.24 151	0.15 149	0.23 166	0.16 156	0.16 127	0.16 156	0.15 153	0.24 171	0.15 154	0.24 171	0.16 157	0.24 168	0.15 153	0.15 147	0.20 175	0.24 172	0.15 153	0.24 168	0.15 151

GREAT-IGEV	0.36 202	0.46 213	0.33 198	0.43 236	0.30 223	0.43 248	0.30 227	0.45 216	0.30 210	0.42 212	0.30 222	0.43 243	0.30 221	0.30 204	0.30 222	0.30 217	0.43 244	0.30 220	0.43 245	0.30 223	0.43 238	0.30 222	0.30 220	0.30 224	0.43 243	0.30 224	0.43 241	0.30 224
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
EKT-Stereo	0.36 202	0.50 226	0.30 191	0.40 222	0.29 215	0.40 229	0.29 220	0.35 184	0.30 210	0.47 224	0.30 222	0.35 201	0.32 226	0.29 198	0.34 232	0.33 230	0.59 277	0.31 224	0.39 224	0.29 215	0.37 202	0.38 244	0.29 210	0.31 226	0.58 282	0.28 200	0.51 267	0.29 217

GEStereo_RVC	0.36 202	0.23 146	0.18 142	0.23 161	0.18 172	0.23 170	0.19 175	0.22 140	0.19 164	0.24 151	0.20 175	0.24 173	0.18 173	0.18 153	0.18 168	0.21 173	0.25 179	0.18 173	0.22 155	0.18 171	0.23 165	0.18 173	0.19 171	0.20 175	0.23 166	0.20 175	4.43 413	0.19 173

DMCA	0.36 202	0.38 187	0.37 204	0.35 196	0.35 239	0.35 202	0.36 242	0.35 184	0.36 235	0.36 182	0.37 247	0.36 208	0.36 240	0.36 222	0.35 234	0.37 239	0.36 206	0.36 238	0.36 203	0.36 242	0.36 200	0.35 234	0.36 239	0.36 242	0.37 207	0.36 240	0.36 203	0.36 242

NBS	0.37 207	0.38 187	0.38 206	0.38 207	0.39 254	0.37 212	0.36 242	0.37 190	0.37 237	0.37 184	0.35 237	0.37 210	0.39 254	0.37 224	0.38 243	0.39 250	0.38 212	0.36 238	0.37 207	0.36 242	0.38 205	0.37 240	0.39 253	0.37 248	0.38 210	0.35 236	0.38 208	0.39 254

LACA_dic	0.37 207	1.72 334	1.69 363	0.13 84	0.12 131	0.15 118	0.12 133	1.69 343	0.16 143	0.17 128	0.19 174	0.13 90	0.12 135	1.70 374	0.13 140	0.13 137	0.16 137	0.12 134	0.14 103	0.14 148	0.13 88	0.12 131	0.12 125	0.12 129	0.14 108	0.12 130	0.13 89	0.12 126

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 207	0.64 248	0.59 265	0.38 207	0.31 227	0.38 217	0.31 230	0.65 256	0.32 218	0.38 187	0.32 229	0.38 215	0.32 226	0.32 208	0.32 228	0.32 226	0.38 212	0.32 228	0.39 224	0.32 229	0.39 216	0.32 228	0.32 224	0.32 228	0.39 221	0.32 229	0.39 220	0.32 230

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 207	0.65 250	0.60 267	0.38 207	0.31 227	0.38 217	0.31 230	0.65 256	0.32 218	0.37 184	0.32 229	0.37 210	0.32 226	0.32 208	0.32 228	0.32 226	0.38 212	0.32 228	0.38 212	0.32 229	0.38 205	0.32 228	0.32 224	0.32 228	0.38 210	0.32 229	0.38 208	0.32 230

DDF-Stereo	0.37 207	0.57 239	0.50 245	0.40 222	0.32 231	0.40 229	0.32 233	0.53 240	0.32 218	0.39 192	0.32 229	0.39 221	0.32 226	0.32 208	0.32 228	0.32 226	0.40 229	0.32 228	0.40 227	0.32 229	0.40 223	0.32 228	0.32 224	0.32 228	0.40 224	0.32 229	0.40 223	0.32 230

XPNet_ROB	0.37 207	0.37 185	0.37 204	0.37 203	0.37 245	0.37 212	0.37 248	0.37 190	0.37 237	0.37 184	0.37 247	0.37 210	0.37 242	0.37 224	0.37 241	0.37 239	0.37 209	0.37 244	0.37 207	0.37 245	0.37 202	0.37 240	0.37 243	0.37 248	0.37 207	0.37 246	0.37 206	0.37 245

GIP-stereo	0.38 213	0.56 236	0.40 211	0.45 244	0.33 234	0.44 250	0.35 236	0.49 230	0.33 224	0.43 215	0.32 229	0.42 239	0.31 223	0.33 212	0.33 231	0.34 231	0.40 229	0.32 228	0.40 227	0.32 229	0.43 238	0.38 244	0.33 229	0.32 228	0.43 243	0.32 229	0.42 239	0.34 236

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 213	1.06 287	0.54 254	0.59 277	0.27 196	0.46 252	0.27 195	0.46 217	0.27 192	0.46 221	0.27 199	0.46 247	0.26 195	0.27 187	0.27 200	0.26 187	0.46 248	0.26 194	0.45 248	0.30 223	0.46 242	0.27 194	0.27 193	0.27 199	0.46 247	0.27 196	0.45 244	0.26 194

CES	0.38 213	0.34 179	0.44 223	0.43 236	0.33 234	0.37 212	0.44 269	0.37 190	0.38 239	0.45 218	0.35 237	0.35 201	0.41 257	0.45 249	0.36 238	0.36 236	0.36 206	0.45 267	0.43 245	0.35 238	0.34 191	0.46 266	0.36 239	0.36 242	0.42 242	0.34 235	0.35 199	0.38 248

PML	0.39 216	0.56 236	0.29 185	0.55 271	0.28 201	0.56 280	0.28 203	0.51 237	0.28 198	0.50 230	0.28 204	0.51 268	0.28 201	0.29 198	0.28 205	0.29 212	0.56 275	0.29 213	0.57 283	0.28 202	0.56 273	0.28 202	0.28 199	0.29 218	0.56 279	0.28 200	0.56 276	0.28 202

CR-RVC	0.40 217	1.89 339	1.85 371	0.15 118	0.13 140	0.17 136	0.14 144	1.84 349	0.14 133	0.20 137	0.14 144	0.13 90	0.13 144	1.86 383	0.14 147	0.14 145	0.13 89	0.13 140	0.13 83	0.13 144	0.13 88	0.14 147	0.13 139	0.19 173	0.18 144	0.13 141	0.13 89	0.21 178

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 217	2.14 354	1.91 379	0.20 146	0.18 172	0.19 148	0.17 161	2.23 366	0.19 164	0.24 151	0.21 177	0.19 151	0.21 179	0.20 159	0.18 168	0.20 170	0.20 154	0.18 173	0.20 150	0.19 176	0.19 147	0.17 162	0.18 168	0.17 156	0.20 153	0.20 175	0.21 153	0.19 173

CR-Stereo	0.41 219	1.91 342	1.92 380	0.17 136	0.14 147	0.17 136	0.13 140	1.89 352	0.19 164	0.19 134	0.14 144	0.13 90	0.13 144	1.85 381	0.13 140	0.14 145	0.16 137	0.13 140	0.14 103	0.14 148	0.13 88	0.16 157	0.15 147	0.13 144	0.15 120	0.14 144	0.18 142	0.13 139

quiztm	0.41 219	0.45 209	0.40 211	0.44 239	0.39 254	0.45 251	0.39 258	0.44 215	0.40 248	0.45 218	0.39 258	0.45 246	0.39 254	0.39 236	0.40 257	0.39 250	0.45 247	0.40 255	0.45 248	0.39 256	0.44 240	0.39 253	0.39 253	0.39 257	0.44 245	0.39 256	0.44 243	0.39 254

GASTEREO	0.41 219	0.54 230	0.44 223	0.48 255	0.35 239	0.48 264	0.35 236	0.53 240	0.35 230	0.46 221	0.35 237	0.46 247	0.35 235	0.35 217	0.35 234	0.35 234	0.47 252	0.35 236	0.47 254	0.35 238	0.47 246	0.38 244	0.35 234	0.35 239	0.48 258	0.35 236	0.47 249	0.35 237

GwcNet-ADL	0.41 219	0.41 194	0.41 214	0.41 229	0.41 258	0.41 233	0.41 260	0.41 207	0.41 252	0.41 201	0.41 261	0.41 234	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	0.41 233	0.41 258	0.41 232	0.41 259	0.41 224	0.41 258	0.41 257	0.41 260	0.41 229	0.41 259	0.41 227	0.41 259

PSMNet-ADL	0.41 219	0.41 194	0.41 214	0.41 229	0.41 258	0.41 233	0.41 260	0.41 207	0.41 252	0.41 201	0.41 261	0.41 234	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	0.41 233	0.41 258	0.41 232	0.41 259	0.41 224	0.41 258	0.41 257	0.41 260	0.41 229	0.41 259	0.41 227	0.41 259

GANet-ADL	0.41 219	0.41 194	0.41 214	0.41 229	0.41 258	0.41 233	0.41 260	0.41 207	0.41 252	0.41 201	0.41 261	0.41 234	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	0.41 233	0.41 258	0.41 232	0.41 259	0.41 224	0.41 258	0.41 257	0.41 260	0.41 229	0.41 259	0.41 227	0.41 259

ADLNet	0.41 219	0.41 194	0.41 214	0.41 229	0.41 258	0.41 233	0.41 260	0.41 207	0.41 252	0.41 201	0.41 261	0.41 234	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	0.41 233	0.41 258	0.41 232	0.41 259	0.41 224	0.41 258	0.41 257	0.41 260	0.41 229	0.41 259	0.41 227	0.41 259

GEAStereo	0.42 226	0.55 232	0.44 223	0.48 255	0.35 239	0.48 264	0.35 236	0.54 242	0.35 230	0.47 224	0.36 241	0.47 252	0.41 257	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.51 267	0.36 238	0.51 272	0.38 249	0.48 253	0.35 234	0.35 234	0.36 242	0.52 270	0.37 246	0.48 255	0.36 242

GSStereo	0.42 226	0.56 236	0.44 223	0.48 255	0.36 244	0.48 264	0.36 242	0.54 242	0.36 235	0.47 224	0.36 241	0.47 252	0.36 240	0.36 222	0.35 234	0.36 236	0.48 257	0.36 238	0.48 261	0.36 242	0.48 253	0.36 239	0.36 239	0.36 242	0.48 258	0.36 240	0.48 255	0.35 237

gasm-f	0.42 226	0.55 232	0.44 223	0.48 255	0.35 239	0.48 264	0.35 236	0.54 242	0.35 230	0.47 224	0.36 241	0.47 252	0.41 257	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.51 267	0.36 238	0.51 272	0.38 249	0.48 253	0.35 234	0.35 234	0.36 242	0.52 270	0.37 246	0.48 255	0.36 242

DEFOM-Stereo	0.43 229	1.60 328	1.47 353	0.30 185	0.28 201	0.31 195	0.28 203	1.65 342	0.25 182	0.29 167	0.26 195	0.30 193	0.29 213	0.27 187	0.26 196	0.26 187	0.30 192	0.29 213	0.30 193	0.26 195	0.29 186	0.29 218	0.27 193	0.26 194	0.30 191	0.29 219	0.30 190	0.29 217

GES	0.43 229	0.41 194	0.31 194	0.35 196	0.30 223	0.47 258	0.28 203	0.33 173	0.28 198	0.35 175	0.29 214	2.95 394	0.38 245	0.35 217	0.30 222	0.34 231	0.34 197	0.30 220	0.33 194	0.30 223	0.35 195	0.30 222	0.33 229	0.33 233	0.33 194	0.31 227	0.33 193	0.29 217

MSCF	0.44 231	0.60 245	0.47 231	0.50 263	0.40 256	0.50 271	0.38 251	0.57 250	0.38 239	0.48 228	0.38 250	0.48 260	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.49 262	0.38 247	0.49 265	0.39 256	0.50 261	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.49 263	0.38 250	0.49 263	0.38 248

LG-Stereo_L1	0.44 231	0.58 242	0.49 244	0.51 266	0.38 249	0.51 273	0.38 251	0.56 248	0.38 239	0.50 230	0.38 250	0.50 265	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.52 269	0.38 247	0.52 275	0.38 249	0.51 263	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.52 270	0.38 250	0.51 267	0.40 257

FCDSN-DC	0.44 231	0.31 174	0.35 200	0.34 192	0.28 201	0.35 202	0.30 227	0.32 172	0.25 182	1.32 319	0.24 189	1.00 325	0.32 226	0.35 217	0.34 232	0.30 217	0.72 296	0.37 244	0.48 261	0.32 229	0.53 269	0.49 282	0.23 182	0.29 218	0.50 264	0.42 264	0.61 284	0.71 320
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LG-Stereo_Zeroshot	0.45 234	0.57 239	0.45 229	0.54 268	0.37 245	0.53 277	0.37 248	0.56 248	0.40 248	0.53 236	0.38 250	0.53 272	0.37 242	0.37 224	0.37 241	0.37 239	0.55 272	0.38 247	0.53 277	0.37 245	0.53 269	0.37 240	0.37 243	0.39 257	0.54 275	0.37 246	0.54 273	0.37 245

WAO-7	0.46 235	0.38 187	0.38 206	0.38 207	0.38 249	0.38 217	0.38 251	0.38 195	0.38 239	2.57 384	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.38 212	0.38 247	0.38 212	0.38 249	0.38 205	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.38 208	0.38 248

Venus	0.46 235	0.38 187	0.40 211	0.38 207	0.38 249	0.39 226	0.38 251	0.38 195	0.38 239	2.71 386	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.38 212	0.38 247	0.38 212	0.38 249	0.38 205	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.39 220	0.38 248

HanzoNet	0.47 237	0.39 192	0.38 206	0.38 207	0.38 249	0.38 217	0.38 251	0.40 205	0.38 239	2.63 385	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.39 250	0.38 212	0.38 247	0.38 212	0.42 264	0.38 205	0.39 253	0.39 253	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.38 208	0.39 254

IMH	0.47 237	0.40 193	0.39 210	0.38 207	0.38 249	0.38 217	0.38 251	0.38 195	0.40 248	2.79 388	0.38 250	0.38 215	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.39 225	0.38 247	0.38 212	0.40 258	0.38 205	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.38 210	0.38 250	0.38 208	0.38 248

LL-Strereo2	0.47 237	2.60 368	0.51 250	0.38 207	0.28 201	0.37 212	0.28 203	0.55 246	0.35 230	0.44 217	0.34 236	0.44 245	0.34 233	0.34 213	0.36 238	0.36 236	0.47 252	0.36 238	0.47 254	0.35 238	0.47 246	0.35 234	0.35 234	0.35 239	0.46 247	0.35 236	0.47 249	0.35 237

DN	0.50 240	0.59 244	0.44 223	0.59 277	0.44 267	0.59 284	0.44 269	0.57 250	0.44 260	0.57 240	0.44 268	0.57 277	0.44 266	0.44 247	0.44 268	0.44 261	0.59 277	0.44 266	0.59 284	0.44 268	0.59 277	0.44 265	0.44 264	0.44 268	0.59 284	0.44 268	0.59 279	0.44 266

GMOStereo	0.50 240	0.44 207	2.38 390	0.40 222	0.34 236	0.42 242	0.36 242	1.96 357	0.34 225	0.41 201	0.36 241	0.42 239	0.35 235	0.34 213	0.38 243	0.31 222	0.39 225	0.34 232	0.40 227	0.33 235	0.39 216	0.33 231	0.33 229	0.34 235	0.40 224	0.36 240	0.40 223	0.32 230

error version	0.50 240	0.44 207	2.38 390	0.40 222	0.34 236	0.42 242	0.36 242	1.96 357	0.34 225	0.41 201	0.36 241	0.42 239	0.35 235	0.34 213	0.38 243	0.31 222	0.39 225	0.34 232	0.40 227	0.33 235	0.39 216	0.33 231	0.33 229	0.34 235	0.40 224	0.36 240	0.40 223	0.32 230

SANet	0.50 240	0.50 226	0.50 245	0.50 263	0.50 288	0.50 271	0.50 288	0.50 234	0.50 282	0.50 230	0.50 287	0.50 265	0.50 285	0.50 268	0.50 289	0.50 284	0.50 265	0.50 287	0.50 269	0.50 289	0.50 261	0.50 288	0.50 282	0.50 286	0.50 264	0.50 289	0.50 265	0.50 283

PDISCO_ROB	0.50 240	0.15 95	0.11 77	0.16 130	3.16 407	0.13 89	0.12 133	0.14 77	0.12 117	0.15 104	0.11 93	2.55 392	0.11 98	2.20 388	0.13 140	0.12 127	0.16 137	0.10 72	0.14 103	0.12 135	0.15 120	0.12 131	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.10 73	2.75 394	0.09 70

otaku	0.52 245	0.46 213	0.48 238	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.47 270	1.88 344	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.47 252	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.47 246	0.46 266	0.46 266	0.46 271	0.47 253	0.46 270	0.46 245	0.47 272

HaxPig	0.52 245	0.48 222	0.47 231	0.47 251	0.47 273	0.47 258	0.47 276	0.47 223	0.47 270	1.80 341	0.47 276	0.47 252	0.47 274	0.47 255	0.47 276	0.47 271	0.47 252	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.47 246	0.47 275	0.47 272	0.47 275	0.47 253	0.47 278	0.47 249	0.47 272

UNDER WATER	0.52 245	0.47 219	0.47 231	0.47 251	0.47 273	0.47 258	0.47 276	0.47 223	0.47 270	1.90 345	0.47 276	0.47 252	0.47 274	0.47 255	0.47 276	0.47 271	0.46 248	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.46 242	0.47 275	0.47 272	0.48 280	0.47 253	0.47 278	0.47 249	0.47 272

Dean	0.52 245	0.46 213	0.48 238	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.46 264	1.90 345	0.46 271	0.47 252	0.46 270	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.48 257	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.46 242	0.46 266	0.46 266	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 245	0.46 268

Ntro	0.53 249	0.47 219	0.50 245	0.46 246	0.48 279	0.47 258	0.47 276	0.46 217	0.46 264	2.05 358	0.47 276	0.47 252	0.49 283	0.47 255	0.47 276	0.46 264	0.48 257	0.46 268	0.49 265	0.46 271	0.47 246	0.46 266	0.46 266	0.47 275	0.46 247	0.46 270	0.47 249	0.47 272

RainbowNet	0.53 249	0.48 222	0.48 238	0.48 255	0.48 279	0.48 264	0.48 281	0.48 226	0.48 275	1.92 347	0.48 282	0.48 260	0.48 278	0.48 261	0.48 282	0.48 275	0.48 257	0.48 280	0.48 261	0.48 281	0.48 253	0.48 278	0.48 276	0.48 280	0.48 258	0.48 282	0.48 255	0.48 279

LVE	0.53 249	0.47 219	0.48 238	0.47 251	0.47 273	0.47 258	0.47 276	0.48 226	0.47 270	1.96 352	0.47 276	0.47 252	0.47 274	0.47 255	0.47 276	0.47 271	0.47 252	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.47 246	0.47 275	0.47 272	0.47 275	0.47 253	0.47 278	0.47 249	0.47 272

ACVNet_1	0.53 249	0.46 213	0.48 238	0.47 251	0.47 273	0.46 252	0.48 281	0.48 226	0.48 275	2.07 360	0.47 276	0.48 260	0.48 278	0.47 255	0.47 276	0.46 264	0.49 262	0.47 276	0.47 254	0.47 277	0.48 253	0.46 266	0.46 266	0.48 280	0.47 253	0.47 278	0.48 255	0.47 272

ACVNet-4b	0.53 249	0.46 213	0.47 231	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.46 264	2.17 363	0.46 271	0.46 247	0.47 274	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.46 248	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.46 242	0.46 266	0.46 266	0.47 275	0.46 247	0.46 270	0.46 245	0.46 268

AIO-test2	0.54 254	0.65 250	0.55 257	0.60 280	0.50 288	0.60 286	0.49 284	0.65 256	0.48 275	0.60 244	0.49 285	0.59 279	0.50 285	0.50 268	0.49 286	0.49 280	0.60 280	0.50 287	0.60 287	0.49 286	0.60 279	0.49 282	0.50 282	0.51 288	0.60 287	0.48 282	0.60 281	0.50 283

AIO-test1	0.54 254	0.64 248	0.54 254	0.60 280	0.49 284	0.61 288	0.49 284	0.64 255	0.49 280	0.59 242	0.48 282	0.60 281	0.50 285	0.48 261	0.48 282	0.48 275	0.60 280	0.48 280	0.60 287	0.48 281	0.60 279	0.49 282	0.49 279	0.49 284	0.59 284	0.49 286	0.60 281	0.49 280

notaker	0.54 254	0.48 222	0.48 238	0.48 255	0.48 279	0.48 264	0.49 284	0.48 226	0.48 275	1.95 351	0.48 282	0.48 260	0.48 278	0.48 261	0.48 282	0.48 275	0.48 257	0.48 280	0.48 261	0.48 281	0.49 259	0.48 278	0.48 276	0.49 284	0.48 258	0.48 282	0.48 255	0.49 280

ACVNet_2	0.55 257	0.49 225	0.50 245	0.49 261	0.49 284	0.49 270	0.49 284	0.49 230	0.49 280	2.14 362	0.49 285	0.50 265	0.49 283	0.49 265	0.49 286	0.49 280	0.50 265	0.49 286	0.50 269	0.49 286	0.49 259	0.49 282	0.49 279	0.50 286	0.50 264	0.49 286	0.50 265	0.49 280

CFNet	0.55 257	0.25 158	0.18 142	0.25 171	0.18 172	0.25 182	0.18 174	0.25 154	0.18 162	0.25 157	0.18 170	0.25 178	0.18 173	0.18 153	0.18 168	0.18 166	0.25 179	0.18 173	0.25 179	0.18 171	5.31 424	4.36 424	0.18 168	0.18 170	0.25 180	0.18 172	0.25 178	0.18 172

PSMNet_ROB	0.55 257	0.55 232	0.56 260	0.56 272	0.55 292	0.56 280	0.55 292	0.55 246	0.55 286	0.55 237	0.55 292	0.55 274	0.55 293	0.55 271	0.56 294	0.55 288	0.55 272	0.55 293	0.55 280	0.55 292	0.55 272	0.55 291	0.55 287	0.55 294	0.55 276	0.55 294	0.55 274	0.55 290

PointNet	0.56 260	0.69 254	0.47 231	0.69 289	0.47 273	0.69 294	0.47 276	0.70 265	0.47 270	0.69 250	0.47 276	0.69 291	0.48 278	0.47 255	0.47 276	0.47 271	0.70 291	0.48 280	0.70 295	0.48 281	0.69 289	0.48 278	0.47 272	0.48 280	0.70 295	0.48 282	0.69 290	0.47 272

IER	0.56 260	2.72 371	2.20 384	0.38 207	0.29 215	0.38 217	0.27 195	2.77 382	0.27 192	0.38 187	0.28 204	0.37 210	0.25 189	0.26 179	0.25 191	0.26 187	0.38 212	0.29 213	0.38 212	0.25 191	0.39 216	0.25 187	0.29 210	0.29 218	0.40 224	0.25 189	0.38 208	0.25 188

GeoAtt-L (ZS)	0.57 262	0.73 259	0.50 245	0.70 295	0.48 279	0.70 297	0.46 271	0.74 273	0.46 264	0.69 250	0.46 271	0.69 291	0.46 270	0.48 261	0.46 271	0.48 275	0.71 294	0.46 268	0.70 295	0.46 271	0.70 292	0.46 266	0.48 276	0.47 275	0.70 295	0.46 270	0.70 293	0.46 268

LG-Stereo	0.57 262	0.58 242	0.43 221	0.54 268	0.65 303	0.95 318	0.69 317	0.69 261	0.38 239	0.52 234	0.37 247	0.53 272	0.37 242	0.68 299	0.73 322	0.72 317	0.70 291	0.37 244	0.54 279	0.37 245	0.54 271	0.37 240	0.37 243	0.56 295	0.95 319	0.59 299	0.84 307	0.37 245

CASS	0.58 264	0.89 272	0.55 257	0.56 272	0.55 292	0.60 286	0.57 298	0.57 250	0.56 288	0.55 237	0.56 293	0.56 275	0.50 285	0.63 283	0.56 294	0.56 291	0.62 283	0.62 302	0.59 284	0.56 294	0.56 273	0.48 278	0.60 294	0.56 295	0.57 281	0.60 301	0.57 278	0.59 295
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 265	0.29 170	0.22 157	0.27 180	5.05 429	0.30 193	0.21 180	0.28 163	0.21 169	0.27 165	0.21 177	0.27 188	0.20 175	0.21 163	0.21 178	0.21 173	0.27 188	0.21 180	0.27 187	0.21 180	0.27 182	0.23 185	0.21 174	0.21 179	0.27 187	0.21 178	5.06 421	0.22 181

LMCR-Stereo	0.61 266	0.61 246	0.61 272	0.61 283	0.61 299	0.67 293	0.61 303	0.61 253	0.61 295	0.61 245	0.61 300	0.61 282	0.61 300	0.61 279	0.61 301	0.61 295	0.61 282	0.61 301	0.61 289	0.61 300	0.61 281	0.61 298	0.61 295	0.61 304	0.61 289	0.61 302	0.61 284	0.61 301

AANet_RVC	0.61 266	0.31 174	5.05 412	0.31 187	0.19 176	0.24 174	0.20 177	5.86 408	0.20 167	0.24 151	0.18 170	0.25 178	0.20 175	0.23 171	0.21 178	0.18 166	0.37 209	0.18 173	0.24 171	0.19 176	0.25 173	0.19 176	0.19 171	0.19 173	0.24 172	0.15 153	0.24 168	0.20 175

iRaftStereo_RVC	0.62 268	1.76 337	2.24 386	0.52 267	0.37 245	0.53 277	0.38 251	2.51 377	0.38 239	0.51 233	0.38 250	0.51 268	0.38 245	0.38 227	0.38 243	0.38 242	0.52 269	0.38 247	0.52 275	0.38 249	0.52 266	0.38 244	0.38 247	0.38 250	0.52 270	0.39 256	0.52 270	0.38 248

DNS	0.64 269	2.00 344	1.58 355	0.59 277	0.42 263	0.59 284	0.42 265	1.99 361	0.42 257	0.57 240	0.42 266	0.57 277	0.42 265	0.42 244	0.42 266	0.42 258	0.59 277	0.42 264	0.59 284	0.42 264	0.59 277	0.42 263	0.42 261	0.42 266	0.59 284	0.42 264	0.59 279	0.42 264

ARAFT	0.64 269	0.74 262	0.62 275	0.70 295	0.56 294	0.72 300	0.55 292	0.72 271	0.54 285	0.73 258	0.56 293	0.72 298	0.56 295	0.56 273	0.62 302	0.63 297	0.73 297	0.53 292	0.73 300	0.54 291	0.72 294	0.65 301	0.62 296	0.56 295	0.72 299	0.54 292	0.72 296	0.57 292

test_1	0.65 271	4.37 390	2.38 390	0.40 222	0.34 236	0.42 242	0.36 242	1.96 357	0.34 225	0.41 201	0.36 241	0.42 239	0.35 235	0.34 213	0.38 243	0.31 222	0.39 225	0.34 232	0.40 227	0.33 235	0.39 216	0.33 231	0.33 229	0.34 235	0.40 224	0.36 240	0.40 223	0.32 230

zero-FE	0.66 272	0.80 266	0.56 260	0.79 300	0.58 296	0.82 305	0.55 292	0.76 275	0.56 288	0.75 260	0.58 297	0.75 302	0.59 298	0.57 274	0.56 294	0.55 288	0.79 301	0.55 293	0.78 305	0.55 292	0.85 303	0.58 293	0.55 287	0.57 299	0.80 305	0.57 296	0.80 301	0.57 292

HH	0.66 272	2.13 349	0.47 231	0.37 203	0.29 215	0.36 208	0.27 195	0.49 230	0.44 260	0.78 261	0.68 312	0.67 287	0.90 332	0.62 280	0.90 332	0.53 286	0.88 309	0.48 280	0.37 207	0.29 215	0.63 284	0.66 304	0.66 299	0.51 288	1.06 336	0.61 302	1.08 334	0.60 297

HanStereo	0.66 272	2.13 349	0.47 231	0.37 203	0.29 215	0.36 208	0.27 195	0.49 230	0.44 260	0.78 261	0.68 312	0.67 287	0.90 332	0.62 280	0.90 332	0.53 286	0.88 309	0.48 280	0.37 207	0.29 215	0.63 284	0.66 304	0.66 299	0.51 288	1.06 336	0.61 302	1.08 334	0.60 297

DSFCA	0.66 272	0.73 259	0.74 286	0.68 288	0.65 303	0.64 290	0.65 308	0.65 256	0.65 298	0.66 248	0.65 303	0.65 284	0.64 301	0.65 286	0.65 305	0.65 299	0.65 285	0.65 305	0.65 291	0.65 303	0.65 287	0.65 301	0.65 298	0.65 307	0.66 291	0.66 306	0.65 287	0.65 303

4D-IteraStereo	0.67 276	3.40 377	1.05 322	0.71 297	0.83 326	0.47 258	0.27 195	0.47 223	0.27 192	0.35 175	0.26 195	0.68 290	0.84 326	0.41 238	0.54 291	0.89 328	0.74 299	0.88 332	0.73 300	0.87 332	0.42 235	0.27 194	0.28 199	0.28 204	0.36 203	0.28 200	0.68 289	0.90 332

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 276	0.74 262	0.60 267	0.79 300	0.61 299	0.76 301	0.57 298	0.71 269	0.56 288	0.71 256	0.54 291	0.72 298	0.66 304	0.65 286	0.65 305	0.64 298	0.74 299	0.64 304	0.74 302	0.63 301	0.73 295	0.65 301	0.64 297	0.64 306	0.74 301	0.61 302	0.73 297	0.64 302

Occ-G	0.68 278	0.54 230	3.16 401	0.57 276	0.45 268	0.52 276	0.40 259	3.44 390	0.46 264	0.52 234	0.45 270	0.51 268	0.44 266	0.44 247	0.40 257	0.45 263	0.55 272	0.41 258	0.53 277	0.43 266	0.52 266	0.40 256	0.44 264	0.45 270	0.55 276	0.44 268	0.53 272	0.44 266

mm2	0.69 279	0.69 254	0.69 279	0.69 289	0.69 313	0.69 294	0.69 317	0.69 261	0.69 310	0.69 250	0.69 315	0.69 291	0.69 314	0.69 301	0.69 318	0.69 311	0.69 289	0.69 316	0.69 293	0.69 315	0.69 289	0.69 315	0.69 313	0.69 320	0.69 293	0.69 317	0.69 290	0.69 315

mm1	0.69 279	0.69 254	0.69 279	0.69 289	0.69 313	0.69 294	0.69 317	0.69 261	0.69 310	0.69 250	0.69 315	0.69 291	0.69 314	0.69 301	0.69 318	0.69 311	0.69 289	0.69 316	0.69 293	0.69 315	0.69 289	0.69 315	0.69 313	0.69 320	0.69 293	0.69 317	0.69 290	0.69 315

TorneroNet-64	0.69 279	0.65 250	0.30 191	0.27 180	0.47 273	0.28 191	0.35 236	0.34 180	0.80 317	7.93 431	0.29 214	0.30 193	0.31 223	0.81 311	0.28 205	0.27 196	0.29 191	0.28 200	0.85 311	0.83 329	0.62 283	0.28 202	0.30 220	0.28 204	0.52 270	0.29 219	0.29 189	0.27 198

DDUNet	0.69 279	0.84 270	0.59 265	0.84 306	0.59 297	0.87 311	0.57 298	0.84 280	0.59 294	0.82 268	0.58 297	0.85 311	0.57 296	0.59 278	0.59 298	0.57 292	0.87 308	0.59 298	0.85 311	0.59 299	0.85 303	0.59 296	0.59 292	0.59 300	0.87 310	0.59 299	0.84 307	0.59 295

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 283	0.67 253	0.67 278	0.92 309	0.92 332	0.91 313	0.76 324	0.67 260	0.67 306	0.66 248	0.67 308	0.67 287	0.67 310	0.67 294	0.67 312	0.68 310	0.66 286	0.67 310	0.68 292	0.67 310	0.68 288	0.68 312	0.68 310	0.68 318	0.67 292	0.68 315	0.67 288	0.67 309

UDG	0.70 283	0.87 271	0.56 260	0.87 307	0.59 297	0.84 308	0.59 301	0.85 281	0.57 291	0.84 270	0.59 299	0.84 310	0.60 299	0.58 275	0.60 299	0.59 293	0.85 307	0.59 298	0.87 313	0.58 296	0.87 305	0.60 297	0.57 291	0.59 300	0.87 310	0.58 298	0.86 310	0.60 297

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 283	6.91 404	0.46 230	0.46 246	0.46 269	0.46 252	0.46 271	0.46 217	0.46 264	0.46 221	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 251	0.46 271	0.46 264	0.46 248	0.46 268	0.46 250	0.46 271	0.47 246	0.46 266	0.46 266	0.46 271	0.46 247	0.46 270	0.46 245	0.46 268

HCRNet	0.71 286	6.06 402	3.15 400	0.50 263	0.22 180	0.21 159	0.15 152	3.04 384	0.34 225	0.43 215	0.33 235	0.43 243	0.33 232	0.15 119	0.14 147	0.14 145	0.21 157	0.17 160	0.47 254	0.20 178	0.21 154	0.16 157	0.32 224	0.33 233	0.50 264	0.33 234	0.49 263	0.28 202

AFF-stereo	0.71 286	0.73 259	0.65 277	0.82 304	0.63 302	0.83 306	0.63 305	0.73 272	0.65 298	0.82 268	0.73 320	0.74 301	0.64 301	0.63 283	0.62 302	0.62 296	0.73 297	0.63 303	0.74 302	0.72 320	0.80 297	0.58 293	0.70 316	0.71 323	0.79 303	0.69 317	0.78 299	0.72 321

DMCA-RVC	0.71 286	0.72 257	0.72 281	0.71 297	0.70 316	0.70 297	0.70 322	0.70 265	0.71 312	0.70 255	0.71 318	0.71 297	0.70 316	0.70 303	0.71 320	0.70 314	0.70 291	0.71 320	0.70 295	0.71 318	0.70 292	0.70 317	0.71 318	0.71 323	0.70 295	0.72 322	0.71 294	0.70 318

PA-Net	0.71 286	0.62 247	0.55 257	0.69 289	0.71 317	0.70 297	0.69 317	0.69 261	0.74 315	0.73 258	0.75 321	0.59 279	0.72 319	0.82 312	0.79 325	0.83 323	0.67 288	0.76 323	0.81 309	0.67 310	0.61 281	0.76 321	0.68 310	0.65 307	0.82 308	0.76 325	0.71 294	0.69 315
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 290	0.57 239	0.57 263	0.56 272	0.92 332	1.07 336	0.63 305	1.03 304	0.82 321	0.49 229	0.77 322	0.69 291	0.54 292	0.58 275	0.54 291	0.86 325	1.06 330	0.72 321	1.06 333	0.79 323	0.58 276	0.87 329	0.59 292	0.46 271	0.76 302	0.46 270	1.05 331	0.97 339

AEACV	0.74 290	0.52 228	3.10 397	0.60 280	0.48 279	0.56 280	0.48 281	3.02 383	0.83 322	0.61 245	0.62 301	0.72 298	0.50 285	0.49 265	0.49 286	0.48 275	0.58 276	0.50 287	0.55 280	0.48 281	0.56 273	0.50 288	0.50 282	0.51 288	0.58 282	0.51 291	0.60 281	0.51 286

MyStereo04	0.76 292	4.78 396	0.62 275	0.63 286	0.54 291	0.65 291	0.56 296	0.61 253	0.58 292	0.61 245	0.56 293	0.63 283	0.57 296	0.63 283	0.60 299	0.60 294	0.64 284	0.56 296	0.63 290	0.58 296	0.63 284	0.62 300	0.55 287	0.60 302	0.63 290	0.57 296	0.64 286	0.58 294

RSM++	0.77 293	0.91 273	0.72 281	0.83 305	0.71 317	0.83 306	0.72 323	0.81 279	0.71 312	0.81 267	0.71 318	0.81 309	0.71 318	0.71 305	0.71 320	0.70 314	0.83 306	0.72 321	0.83 310	0.81 328	0.83 301	0.72 320	0.71 318	0.71 323	0.88 312	0.71 320	0.83 306	0.70 318

test-3	0.78 294	4.38 391	1.80 369	0.62 284	0.49 284	0.62 289	0.50 288	1.86 350	0.64 297	0.69 250	0.52 289	0.66 285	0.38 245	0.58 275	0.57 297	0.46 264	0.66 286	0.46 268	0.50 269	0.44 268	0.48 253	0.58 293	0.54 286	0.60 302	0.70 295	0.46 270	0.48 255	0.50 283

WQFJA1++	0.80 295	1.24 303	0.73 284	0.97 317	0.65 303	0.97 320	0.65 308	0.97 292	0.65 298	0.94 279	0.66 304	0.94 317	0.65 303	0.66 289	0.65 305	0.66 300	0.98 317	0.66 307	0.98 321	0.66 305	0.98 314	0.66 304	0.66 299	0.66 309	0.98 321	0.66 306	0.98 318	0.66 304

NLMM	0.80 295	1.26 309	0.75 290	0.98 319	0.66 306	0.97 320	0.66 310	0.97 292	0.66 301	0.94 279	0.66 304	0.96 324	0.66 304	0.66 289	0.68 316	0.67 305	0.99 319	0.68 315	0.98 321	0.66 305	0.99 315	0.66 304	0.66 299	0.66 309	1.00 327	0.66 306	0.99 319	0.66 304

AdaDepth	0.80 295	0.95 278	1.02 315	0.95 314	0.67 311	0.95 318	0.67 314	0.94 289	0.67 306	0.92 274	0.67 308	0.94 317	0.67 310	0.67 294	0.67 312	0.67 305	0.95 314	0.67 310	0.95 320	0.67 310	0.96 313	0.68 312	0.67 305	0.67 313	0.96 320	0.67 310	0.95 317	0.67 309

CroCo-Stereo	0.80 295	2.51 363	0.41 214	1.27 354	0.41 258	1.27 353	0.41 260	1.27 325	0.41 252	1.27 315	0.41 261	1.27 350	0.41 257	0.41 238	0.41 260	0.41 253	1.28 351	0.41 258	1.27 349	0.41 259	1.27 350	0.41 258	0.42 261	0.41 260	1.27 354	0.41 259	1.27 352	0.41 259
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
NaN_ROB	0.80 295	0.80 266	0.80 296	0.80 302	0.80 323	0.80 303	0.80 327	0.80 277	0.80 317	0.80 265	0.80 325	0.80 307	0.80 322	0.80 309	0.80 326	0.80 321	0.80 303	0.80 326	0.80 307	0.80 326	0.80 297	0.80 323	0.80 324	0.80 327	0.80 305	0.80 327	0.80 301	0.80 325

CSAN	0.80 295	0.80 266	0.80 296	0.80 302	0.80 323	0.80 303	0.80 327	0.80 277	0.80 317	0.80 265	0.80 325	0.80 307	0.80 322	0.80 309	0.80 326	0.80 321	0.80 303	0.80 326	0.80 307	0.80 326	0.80 297	0.80 323	0.80 324	0.80 327	0.80 305	0.80 327	0.80 301	0.80 325

WQFJX1	0.81 301	1.27 311	0.74 286	0.98 319	0.67 311	0.98 322	0.67 314	0.97 292	0.67 306	0.94 279	0.67 308	0.95 320	0.66 304	0.66 289	0.66 308	0.67 305	0.99 319	0.67 310	0.98 321	0.68 314	0.99 315	0.66 304	0.66 299	0.66 309	0.99 322	0.66 306	1.00 321	0.66 304

WQFJX	0.81 301	1.27 311	0.74 286	0.99 321	0.66 306	0.99 324	0.66 310	0.99 298	0.66 301	0.95 284	0.66 304	0.95 320	0.67 310	0.67 294	0.66 308	0.66 300	0.99 319	0.66 307	1.00 325	0.66 305	0.99 315	0.67 310	0.68 310	0.67 313	0.99 322	0.67 310	0.99 319	0.67 309

NLMM1	0.81 301	1.26 309	0.74 286	1.00 323	0.66 306	0.99 324	0.67 314	0.98 295	0.66 301	0.94 279	0.67 308	0.94 317	0.66 304	0.66 289	0.66 308	0.66 300	1.00 323	0.67 310	1.00 325	0.66 305	0.99 315	0.71 318	0.73 321	0.67 313	0.99 322	0.67 310	1.00 321	0.66 304

NLSM3	0.81 301	1.27 311	0.75 290	0.99 321	0.66 306	0.99 324	0.66 310	0.98 295	0.67 306	0.95 284	0.66 304	0.95 320	0.66 304	0.67 294	0.67 312	0.66 300	0.99 319	0.66 307	0.99 324	0.66 305	0.99 315	0.67 310	0.66 299	0.66 309	0.99 322	0.67 310	1.00 321	0.67 309

gcap-zeroshot	0.81 301	1.03 285	0.84 300	0.93 312	0.85 327	0.84 308	0.62 304	1.21 321	0.53 284	0.79 263	0.84 328	0.77 303	0.70 316	0.84 314	0.67 312	0.74 318	1.18 343	0.52 291	0.91 314	0.79 323	0.84 302	0.61 298	0.83 326	0.69 320	0.93 318	0.82 329	0.85 309	0.66 304

WQFJA1	0.82 306	1.52 324	0.76 292	1.01 328	0.66 306	0.98 322	0.66 310	0.98 295	0.66 301	0.95 284	0.68 312	0.95 320	0.66 304	0.68 299	0.66 308	0.66 300	1.00 323	0.67 310	1.00 325	0.67 310	0.99 315	0.68 312	0.67 305	0.68 318	0.99 322	0.67 310	1.00 321	0.67 309

AIO-Stereo	0.82 306	1.06 287	0.73 284	0.97 317	0.74 319	1.06 335	0.60 302	1.04 307	0.90 327	1.00 287	1.01 345	0.78 304	0.85 328	0.74 307	0.62 302	0.67 305	1.12 333	0.55 293	0.70 295	0.65 303	0.93 310	0.66 304	0.67 305	0.67 313	0.82 308	0.74 323	0.92 311	0.83 327

G-Net	0.82 306	1.77 338	0.78 294	0.78 299	0.78 321	0.78 302	0.78 325	0.78 276	0.79 316	0.79 263	0.78 323	0.78 304	0.78 321	0.78 308	0.78 324	0.78 319	0.79 301	0.79 324	0.79 306	0.79 323	0.79 296	0.79 322	0.79 323	0.79 326	0.79 303	0.79 326	0.79 300	0.79 324

ktn	0.84 309	1.15 292	0.54 254	1.16 346	1.26 370	0.51 273	0.53 291	0.51 237	0.66 301	4.54 414	0.51 288	0.52 271	0.52 291	0.66 289	0.51 290	0.51 285	1.37 357	1.17 361	0.49 265	0.51 290	1.23 344	0.51 290	0.67 305	0.51 288	0.51 268	0.68 315	0.51 267	0.51 286

KSHMR	0.85 310	0.72 257	0.51 250	0.49 261	0.49 284	0.51 273	1.07 354	0.50 234	0.48 275	6.04 426	0.52 289	0.66 285	0.98 338	0.49 265	0.77 323	0.49 280	1.17 340	0.51 290	0.49 265	1.06 352	0.51 263	0.49 282	0.49 279	0.51 288	1.04 334	0.49 286	0.81 305	0.72 321

CroCo-Stereo Lap2	0.85 310	2.86 374	0.43 221	1.33 357	0.43 266	1.31 354	0.42 265	1.32 326	0.42 257	1.31 317	0.44 268	1.32 352	0.44 266	0.43 245	0.44 268	0.43 260	1.35 352	0.43 265	1.32 353	0.43 266	1.31 352	0.43 264	0.43 263	0.42 266	1.31 356	0.42 264	1.31 353	0.43 265

MLG-Stereo	0.87 312	1.33 319	0.93 304	0.62 284	1.00 336	1.16 341	0.55 292	0.86 282	0.83 322	1.19 306	0.40 259	1.30 351	0.81 324	0.65 286	0.45 270	1.01 345	1.17 340	0.46 268	1.29 352	0.58 296	1.05 327	0.90 333	0.73 321	0.87 334	0.60 287	1.01 345	1.13 338	0.51 286

DGTPSM_ROB	0.92 313	0.93 277	0.91 302	0.93 312	0.91 331	0.92 314	0.93 336	0.92 286	0.92 328	0.92 274	0.91 332	0.91 313	0.93 335	0.91 317	0.92 336	0.92 335	0.92 312	0.92 333	0.92 315	0.90 334	0.91 306	0.92 334	0.93 332	0.94 341	0.92 316	0.91 334	0.92 311	0.97 339

pmcnn	0.92 313	0.92 274	0.92 303	0.92 309	0.92 332	0.92 314	0.92 333	0.92 286	0.92 328	0.92 274	0.92 334	0.92 316	0.92 334	0.92 320	0.92 336	0.92 335	0.92 312	0.92 333	0.92 315	0.92 338	0.92 308	0.92 334	0.92 331	0.92 339	0.92 316	0.92 335	0.92 311	0.92 336

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 315	0.77 265	0.82 298	1.16 346	0.75 320	0.99 324	0.92 333	0.91 284	0.99 334	0.94 279	0.91 332	1.15 337	0.88 330	0.92 320	1.00 341	0.67 305	0.98 317	1.00 341	0.75 304	0.91 335	1.18 337	0.87 329	0.89 330	0.90 335	1.08 339	1.07 352	0.74 298	0.89 331

HSM-Net_RVC	0.93 315	1.09 290	0.79 295	1.10 336	0.78 321	1.09 337	0.79 326	1.16 315	0.80 317	1.14 298	0.79 324	1.17 340	0.77 320	0.73 306	0.83 328	0.78 319	1.19 344	0.79 324	1.18 342	0.72 320	1.19 339	0.80 323	0.72 320	0.80 327	1.18 347	0.74 323	1.14 339	0.73 323
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 315	8.54 417	0.41 214	0.56 272	0.37 245	0.56 280	0.37 248	0.50 234	0.40 248	0.56 239	5.24 430	0.56 275	0.34 233	0.40 237	0.41 260	0.34 231	0.53 271	0.40 255	0.56 282	0.38 249	0.52 266	0.40 256	0.40 256	0.41 260	0.56 279	0.40 258	0.56 276	0.40 257

DPSimNet_ROB	0.93 315	1.04 286	0.83 299	1.05 331	0.82 325	1.04 333	0.83 330	1.03 304	0.89 326	1.03 293	0.84 328	1.03 331	0.84 326	0.83 313	0.84 329	0.83 323	1.14 335	0.84 328	1.12 338	0.84 330	1.04 326	0.88 331	0.83 326	0.84 331	1.07 338	0.83 330	1.15 340	0.88 330

DPSM_ROB	0.93 315	0.92 274	0.94 305	0.96 315	1.02 342	0.92 314	0.98 338	0.95 290	0.92 328	0.92 274	0.92 334	0.91 313	0.97 336	0.92 320	0.91 334	0.91 332	0.96 315	0.94 336	0.93 318	0.91 335	0.93 310	0.92 334	0.93 332	0.91 337	0.91 314	0.99 338	0.92 311	0.91 333

DPSM	0.93 315	0.92 274	0.94 305	0.96 315	1.02 342	0.92 314	0.98 338	0.95 290	0.92 328	0.92 274	0.92 334	0.91 313	0.97 336	0.92 320	0.91 334	0.91 332	0.96 315	0.94 336	0.93 318	0.91 335	0.93 310	0.92 334	0.93 332	0.91 337	0.91 314	0.99 338	0.92 311	0.91 333

LGCAT	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 336	1.00 328	1.00 343	1.00 299	1.00 335	1.00 287	1.00 341	1.00 325	1.00 340	1.00 328	1.00 341	1.00 339	1.00 323	1.00 341	1.00 325	1.00 342	1.00 321	1.00 340	1.00 338	1.00 345	1.00 327	1.00 341	1.00 321	1.00 341

GANet	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 336	1.00 328	1.00 343	1.00 299	1.00 335	1.00 287	1.00 341	1.00 325	1.00 340	1.00 328	1.00 341	1.00 339	1.00 323	1.00 341	1.00 325	1.00 342	1.00 321	1.00 340	1.00 338	1.00 345	1.00 327	1.00 341	1.00 321	1.00 341

TDLM	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 336	1.00 328	1.00 343	1.00 299	1.00 335	1.00 287	1.00 341	1.00 325	1.00 340	1.00 328	1.00 341	1.00 339	1.00 323	1.00 341	1.00 325	1.00 342	1.00 321	1.00 340	1.00 338	1.00 345	1.00 327	1.00 341	1.00 321	1.00 341

CVANet_RVC	1.00 321	1.00 279	1.00 309	1.00 323	1.00 336	1.00 328	1.00 343	1.00 299	1.00 335	1.00 287	1.00 341	1.00 325	1.00 340	1.00 328	1.00 341	1.00 339	1.00 323	1.00 341	1.00 325	1.00 342	1.00 321	1.00 340	1.00 338	1.00 345	1.00 327	1.00 341	1.00 321	1.00 341

ccs_rob	1.00 321	10.06 425	0.31 194	0.44 239	0.31 227	0.43 248	0.31 230	0.43 213	0.32 218	0.45 218	0.32 229	1.20 344	0.31 223	7.02 430	0.31 226	0.31 222	0.44 246	0.31 224	0.44 247	0.32 229	0.44 240	0.31 225	0.32 224	0.32 228	0.44 245	0.32 229	0.43 241	0.31 228

trnet	1.01 326	1.01 283	1.01 314	1.01 328	1.01 341	1.01 332	1.01 347	1.01 303	1.01 339	1.01 292	1.01 345	1.01 330	1.01 347	1.01 332	1.01 347	1.01 345	1.01 329	1.01 346	1.01 332	1.01 346	1.01 325	1.01 344	1.01 343	1.01 349	1.01 332	1.01 345	1.01 330	1.01 346

CFNet_pseudo	1.01 326	9.78 423	0.29 185	0.38 207	0.28 201	0.38 217	0.28 203	0.38 195	0.28 198	0.39 192	0.28 204	0.39 221	0.28 201	9.50 431	0.29 216	0.28 199	0.38 212	0.28 200	0.38 212	0.28 202	0.38 205	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.38 210	0.28 200	0.38 208	0.28 202

pcwnet_v2	1.01 326	9.73 422	0.28 180	0.38 207	0.28 201	0.38 217	0.28 203	0.38 195	0.28 198	0.38 187	0.28 204	0.39 221	0.28 201	9.61 432	0.28 205	0.28 199	0.38 212	0.28 200	0.38 212	0.28 202	0.38 205	0.28 202	0.29 210	0.28 204	0.38 210	0.28 200	0.38 208	0.28 202

FlowAnything	1.02 329	2.51 363	0.58 264	1.60 366	0.56 294	1.61 365	0.56 296	1.60 339	0.55 286	1.61 337	0.56 293	1.61 363	0.55 293	0.55 271	0.55 293	0.55 288	1.61 365	0.56 296	1.61 362	0.56 294	1.62 362	0.55 291	0.56 290	0.56 295	1.62 367	0.56 295	1.62 364	0.56 291

WAO-8	1.02 329	1.50 323	1.49 354	0.40 222	0.40 256	1.56 364	0.98 338	1.55 337	0.58 292	4.18 410	0.40 259	0.79 306	0.48 278	0.91 317	0.39 256	0.99 338	0.71 294	0.70 319	0.51 272	0.77 322	1.07 329	0.82 326	0.69 313	0.96 343	1.01 332	1.30 372	1.10 336	1.38 377

UCFNet_RVC	1.03 331	10.10 426	0.28 180	0.38 207	0.28 201	0.39 226	0.28 203	0.38 195	0.28 198	0.39 192	0.28 204	0.39 221	0.29 213	9.62 433	0.28 205	0.28 199	0.38 212	0.28 200	0.38 212	0.28 202	0.39 216	0.28 202	0.29 210	0.28 204	0.39 221	0.28 200	0.38 208	0.29 217

GLC_STEREO	1.05 332	1.01 283	1.02 315	1.02 330	1.02 342	1.05 334	1.06 351	1.05 308	1.05 341	1.04 295	1.05 351	1.05 332	1.04 349	1.06 338	1.05 349	1.06 351	1.06 330	1.05 350	1.06 333	1.05 351	1.06 328	1.06 349	1.04 346	1.05 352	1.04 334	1.05 348	1.06 332	1.06 350

FC-DCNN	1.10 333	0.81 269	0.77 293	0.63 286	0.42 263	0.86 310	0.64 307	0.91 284	0.96 332	1.11 296	0.80 325	1.07 333	0.81 324	0.67 294	1.75 388	1.30 370	1.41 359	0.85 329	1.28 351	0.71 318	2.12 379	1.32 369	0.52 285	0.81 330	1.64 368	1.40 380	2.39 387	1.75 391

RP	1.14 334	1.16 294	1.15 332	1.17 348	1.10 356	1.16 341	1.15 358	1.10 310	1.16 351	1.15 299	1.08 353	1.16 338	1.15 360	1.15 349	1.14 359	1.16 358	1.16 338	1.10 352	1.10 335	1.10 355	1.16 333	1.11 353	1.10 351	1.19 368	1.14 343	1.19 364	1.07 333	1.10 353

Abc-Net	1.14 334	1.16 294	1.18 337	1.10 336	1.10 356	1.16 341	1.18 362	1.16 315	1.13 348	1.11 296	1.16 360	1.16 338	1.12 357	1.10 340	1.17 363	1.16 358	1.16 338	1.10 352	1.16 339	1.14 361	1.17 335	1.16 356	1.11 353	1.09 359	1.10 340	1.10 355	1.16 341	1.17 361
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MM-Stereo_test2	1.15 336	1.90 341	1.10 326	1.37 359	0.94 335	1.36 355	0.98 338	1.48 334	0.98 333	1.37 324	0.98 339	1.37 356	0.98 338	0.95 324	0.94 338	0.95 337	1.37 357	0.95 338	1.38 355	0.95 339	1.38 356	0.95 339	0.95 335	0.95 342	1.37 359	0.95 337	1.37 359	0.95 338

TorneroNet	1.15 336	1.10 291	0.51 250	0.69 289	0.51 290	1.10 338	0.50 288	0.51 237	0.51 283	13.92 433	1.17 364	0.49 264	0.51 290	0.54 270	0.48 282	0.49 280	0.49 262	0.65 305	0.70 295	0.49 286	0.51 263	0.49 282	0.67 305	1.36 376	0.51 268	0.50 289	0.52 270	1.23 368

RGC	1.15 336	1.16 294	1.17 336	1.15 344	1.11 358	1.21 347	1.21 371	1.10 310	1.15 349	1.16 302	1.11 356	1.17 340	1.09 353	1.14 348	1.11 356	1.16 358	1.19 344	1.11 355	1.10 335	1.15 363	1.11 330	1.19 360	1.16 358	1.12 362	1.17 345	1.10 355	1.16 341	1.17 361

NCC-stereo	1.15 336	1.17 298	1.12 331	1.10 336	1.15 359	1.14 339	1.15 358	1.15 313	1.12 347	1.17 305	1.17 364	1.11 335	1.17 364	1.11 343	1.10 354	1.16 358	1.12 333	1.11 355	1.16 339	1.13 360	1.23 344	1.16 356	1.19 362	1.11 360	1.18 347	1.17 361	1.17 344	1.13 359

edge stereo	1.15 336	1.18 299	1.11 329	1.12 340	1.17 363	1.17 346	1.17 360	1.16 315	1.18 355	1.16 302	1.17 364	1.17 340	1.13 358	1.11 343	1.11 356	1.12 355	1.17 340	1.17 361	1.11 337	1.17 364	1.17 335	1.17 358	1.18 360	1.14 364	1.11 341	1.18 362	1.12 337	1.11 355

Nwc_Net	1.15 336	1.15 292	1.15 332	1.09 334	1.19 366	1.16 341	1.17 360	1.15 313	1.16 351	1.16 302	1.16 360	1.08 334	1.16 361	1.11 343	1.15 361	1.18 362	1.11 332	1.10 352	1.16 339	1.17 364	1.16 333	1.13 355	1.18 360	1.20 369	1.11 341	1.15 359	1.16 341	1.20 364

qqai	1.17 342	1.27 311	1.10 326	1.26 353	1.09 355	1.23 348	1.11 355	1.26 324	1.11 346	1.26 314	1.08 353	1.25 349	1.11 356	1.11 343	1.10 354	1.09 352	1.27 350	1.11 355	1.27 349	1.11 357	1.27 350	1.10 352	1.10 351	1.11 360	1.27 354	1.10 355	1.24 348	1.11 355

stereogan	1.17 342	1.19 301	1.15 332	1.15 344	1.15 359	1.15 340	1.19 363	1.19 319	1.15 349	1.15 299	1.16 360	1.19 343	1.19 365	1.19 351	1.19 364	1.19 363	1.15 336	1.19 364	1.19 343	1.19 368	1.15 332	1.19 360	1.15 356	1.15 365	1.16 344	1.15 359	1.19 345	1.20 364

TestStereo_HL3	1.20 344	0.41 194	10.53 430	0.44 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	13.40 431	0.30 210	0.41 201	0.28 204	0.40 229	0.28 201	0.28 193	0.28 205	0.28 199	0.42 238	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

TestStereo-Hl	1.20 344	0.41 194	10.60 431	0.44 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	13.37 430	0.30 210	0.41 201	0.28 204	0.40 229	0.28 201	0.28 193	0.28 205	0.28 199	0.42 238	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

TestStereo_HL2	1.22 346	0.41 194	10.61 432	0.44 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	13.91 433	0.30 210	0.41 201	0.29 214	0.40 229	0.28 201	0.29 198	0.28 205	0.28 199	0.42 238	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.28 199	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

MCSU-Stereo	1.22 346	8.85 419	7.17 425	0.42 233	0.29 215	0.41 233	0.29 220	8.80 428	0.30 210	0.42 212	0.29 214	0.40 229	0.29 213	0.30 204	0.29 216	0.29 212	0.41 233	0.29 213	0.41 232	0.29 215	0.41 224	0.29 218	0.29 210	0.29 218	0.41 229	0.29 219	0.41 227	0.30 224

MM-Stereo_test3	1.22 346	1.60 328	1.19 341	1.48 363	1.02 342	1.48 362	0.99 342	1.54 336	1.03 340	1.41 326	1.03 347	1.44 360	1.00 340	1.04 335	1.04 348	1.02 347	1.42 360	1.04 348	1.48 360	1.01 346	1.48 359	1.03 345	1.06 349	1.04 350	1.53 365	1.04 347	1.49 360	1.04 348

FAT-Stereo	1.22 346	1.23 302	1.19 341	1.21 350	1.24 369	1.24 350	1.19 363	1.25 323	1.24 358	1.25 313	1.19 367	1.20 344	1.24 369	1.20 352	1.21 367	1.25 369	1.22 346	1.21 367	1.25 346	1.23 371	1.22 342	1.19 360	1.19 362	1.24 372	1.25 350	1.20 365	1.19 345	1.25 370

S-Stereo	1.22 346	1.18 299	1.19 341	1.20 349	1.23 368	1.23 348	1.19 363	1.19 319	1.18 355	1.27 315	1.20 368	1.20 344	1.20 366	1.23 354	1.22 369	1.23 368	1.23 347	1.23 369	1.20 344	1.25 372	1.20 340	1.22 368	1.25 367	1.24 372	1.20 349	1.22 371	1.26 350	1.24 369

testmc14	1.23 351	8.86 421	7.15 424	0.43 236	0.30 223	0.41 233	0.29 220	9.05 429	0.34 225	0.42 212	0.30 222	0.41 234	0.29 213	0.32 208	0.30 222	0.29 212	0.42 238	0.30 220	0.42 241	0.30 223	0.41 224	0.30 222	0.30 220	0.29 218	0.41 229	0.29 219	0.41 227	0.29 217

GGDA	1.23 351	0.41 194	11.21 433	0.45 244	0.28 201	0.42 242	0.28 203	13.66 432	0.30 210	0.41 201	0.29 214	0.40 229	0.29 213	0.28 193	0.29 216	0.29 212	0.43 244	0.28 200	0.41 232	0.28 202	0.41 224	0.28 202	0.29 210	0.28 204	0.41 229	0.28 200	0.41 227	0.28 202

L400	1.24 353	1.31 317	0.99 308	1.38 360	0.90 330	1.41 360	0.93 336	1.34 327	4.17 422	1.31 317	0.92 334	1.37 356	1.00 340	0.98 325	0.94 338	1.00 339	1.35 352	0.92 333	1.39 356	0.97 340	1.39 357	0.89 332	1.00 338	0.93 340	1.39 360	0.92 335	1.36 356	0.91 333

L500	1.24 353	1.29 316	0.97 307	1.28 355	1.02 342	1.40 359	0.92 333	1.34 327	4.11 419	1.35 322	0.93 338	1.37 356	1.01 347	0.91 317	1.00 341	1.03 348	1.42 360	0.95 338	1.42 359	0.99 341	1.42 358	0.93 338	0.98 337	0.90 335	1.39 360	0.90 333	1.36 356	0.93 337

SPS-STEREO	1.25 355	1.47 322	1.06 324	1.54 364	1.08 352	1.52 363	1.20 369	1.44 332	1.06 343	1.49 332	1.10 355	1.41 359	1.10 355	0.98 325	1.08 353	1.12 355	1.47 362	1.04 348	1.53 361	1.14 361	1.52 360	1.07 350	1.02 344	1.05 352	1.48 363	1.07 352	1.55 361	1.11 355
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test12345	1.26 356	3.94 385	2.55 393	1.25 351	0.87 328	1.25 351	0.87 331	3.34 389	0.85 324	1.20 308	0.87 331	1.24 348	0.89 331	0.86 315	0.87 330	0.87 327	1.26 348	0.87 331	1.26 347	0.87 332	1.26 348	0.86 328	0.86 329	0.86 333	1.26 352	0.87 332	1.25 349	0.87 328

vfmstereo	1.26 356	3.86 384	2.59 395	1.25 351	0.87 328	1.25 351	0.87 331	3.44 390	0.87 325	1.22 312	0.86 330	1.21 347	0.86 329	0.89 316	0.87 330	0.86 325	1.26 348	0.86 330	1.26 347	0.86 331	1.26 348	0.85 327	0.85 328	0.85 332	1.25 350	0.86 331	1.26 350	0.87 328

L4000	1.37 358	1.53 325	1.16 335	1.55 365	1.17 363	1.67 367	1.14 357	1.48 334	3.12 401	1.43 328	1.04 348	1.61 363	1.14 359	1.10 340	1.05 349	1.09 352	1.54 363	1.16 360	1.72 368	1.10 355	1.57 361	1.18 359	1.15 356	1.04 350	1.51 364	1.05 348	1.55 361	1.10 353

RASNet	1.39 359	1.37 320	1.35 345	1.38 360	1.40 374	1.39 358	1.77 389	1.36 329	1.74 380	1.36 323	1.36 373	1.36 355	1.36 373	1.36 361	1.35 371	1.41 378	1.36 355	1.36 376	1.36 354	1.35 375	1.36 354	1.35 373	1.36 371	1.35 375	1.36 358	1.35 375	1.36 356	1.35 373

HNOStereo	1.42 360	1.73 335	1.00 309	1.68 369	1.04 349	1.86 368	1.20 369	1.55 337	3.73 411	1.61 337	1.12 357	1.62 367	1.00 340	1.03 334	1.20 365	1.00 339	1.73 368	0.99 340	1.68 366	1.03 348	1.73 364	1.03 345	1.19 362	1.08 358	1.64 368	1.20 365	1.72 365	1.03 347

FETCStereo	1.45 361	1.64 331	1.18 337	1.67 368	1.03 347	1.90 370	1.01 347	1.73 346	4.26 425	1.57 333	1.04 348	1.54 361	1.06 350	1.06 338	0.98 340	1.04 349	1.74 369	1.20 365	1.66 364	1.17 364	1.73 364	1.20 364	1.11 353	0.96 343	1.73 371	1.05 348	1.77 367	1.11 355

FETStereo	1.46 362	1.73 335	1.04 320	1.70 371	1.03 347	1.96 371	1.19 363	1.60 339	4.25 424	1.60 336	0.99 340	1.61 363	1.06 350	1.11 343	1.15 361	1.20 364	1.68 367	1.03 347	1.71 367	1.03 348	1.75 366	1.05 347	1.02 344	1.12 362	1.72 370	1.20 365	1.76 366	1.05 349

CGFBStereo	1.46 362	1.70 332	1.02 315	1.68 369	1.08 352	2.01 377	1.04 349	1.63 341	4.13 420	1.58 334	1.04 348	1.57 362	1.09 353	1.04 335	1.05 349	1.21 366	1.65 366	1.13 358	1.66 364	1.12 358	1.86 367	1.19 360	1.05 347	1.06 354	1.75 372	1.20 365	1.83 368	1.00 341

HBP-ISP	1.47 364	1.07 289	1.03 319	1.30 356	1.08 352	1.36 355	1.06 351	1.44 332	1.25 360	1.97 353	1.51 379	1.65 368	1.58 379	0.98 325	1.58 380	1.68 385	1.98 375	1.32 370	2.02 375	1.28 373	2.95 393	1.89 394	0.97 336	1.06 354	1.26 352	0.99 338	1.94 371	1.43 380

PS-NSSS	1.48 365	4.46 393	1.35 345	1.35 358	1.35 373	1.41 360	1.34 373	1.36 329	1.35 363	1.40 325	1.35 372	1.33 353	1.35 372	1.37 362	1.40 374	1.35 371	1.35 352	1.35 374	1.39 356	1.44 381	1.35 353	1.34 372	1.35 370	1.38 380	1.35 357	1.33 374	1.34 354	1.38 377

CC-Net-ROB	1.51 366	4.40 392	1.69 363	1.39 362	1.40 374	1.37 357	1.40 379	1.36 329	1.39 364	1.41 326	1.36 373	1.35 354	1.38 375	1.39 364	1.39 372	1.36 372	1.36 355	1.35 374	1.39 356	1.39 377	1.37 355	1.36 374	1.41 375	1.48 382	1.39 360	1.42 381	1.35 355	1.35 373

GANetREF_RVC	1.52 367	2.01 346	1.21 344	1.98 376	1.21 367	1.98 374	1.21 371	1.98 360	1.21 357	1.99 355	1.21 369	1.98 375	1.21 368	1.02 333	1.21 367	1.21 366	1.99 376	1.21 367	1.99 374	1.21 369	1.99 373	1.21 365	1.21 365	1.21 370	1.99 377	1.21 369	1.99 374	1.21 366
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MonStereo1	1.60 368	2.69 370	1.46 351	1.99 377	1.31 371	1.99 376	1.36 374	1.99 361	1.31 361	1.84 342	1.32 371	1.89 369	1.31 370	1.32 360	1.30 370	1.36 372	1.94 371	1.33 373	1.93 370	1.30 374	1.92 370	1.33 370	1.31 368	1.31 374	1.94 374	1.31 373	1.93 370	1.31 372

R-Stereo Train	1.62 369	2.01 346	1.41 349	1.97 373	1.40 374	1.96 371	1.39 376	1.93 354	1.39 364	1.92 347	1.38 375	1.94 372	1.39 376	1.40 365	1.45 375	1.38 374	1.96 373	1.37 377	1.97 371	1.39 377	1.98 371	1.41 376	1.40 373	1.37 378	1.97 375	1.38 377	1.96 372	1.37 375

RAFT-Stereo	1.62 369	2.01 346	1.41 349	1.97 373	1.40 374	1.96 371	1.39 376	1.93 354	1.39 364	1.92 347	1.38 375	1.94 372	1.39 376	1.40 365	1.45 375	1.38 374	1.96 373	1.37 377	1.97 371	1.39 377	1.98 371	1.41 376	1.40 373	1.37 378	1.97 375	1.38 377	1.96 372	1.37 375
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 369	1.60 328	1.59 356	1.61 367	1.69 383	1.66 366	1.61 381	1.70 345	1.65 377	1.62 339	1.60 382	1.61 363	1.60 380	1.60 368	1.59 381	1.62 383	1.60 364	1.63 384	1.62 363	1.68 388	1.70 363	1.60 379	1.64 382	1.60 384	1.61 366	1.60 383	1.60 363	1.59 383

MonStereo	1.66 372	2.63 369	1.46 351	1.99 377	1.41 378	2.03 378	1.39 376	2.04 364	1.43 367	1.94 350	1.40 377	1.92 371	1.37 374	1.38 363	1.39 372	1.39 376	1.99 376	1.38 379	2.04 376	1.41 380	2.02 375	1.37 375	1.39 372	1.38 380	1.99 377	1.38 377	2.01 376	1.39 379

MoCha-V2	1.75 373	27.02 441	0.72 281	0.92 309	0.69 313	0.89 312	0.69 317	0.92 286	0.71 312	0.87 271	0.69 315	0.88 312	0.68 313	0.70 303	0.68 316	0.69 311	0.90 311	0.69 316	0.92 315	0.69 315	0.92 308	0.71 318	0.70 316	0.67 313	0.88 312	0.71 320	0.92 311	0.68 314

MFMNet_re	1.77 374	1.89 339	1.72 365	1.88 372	1.69 383	1.89 369	1.67 385	1.91 353	1.70 378	1.87 343	1.67 386	1.89 369	1.68 385	1.67 372	1.67 386	1.70 386	1.88 370	1.68 386	1.88 369	1.67 386	1.89 368	1.68 385	1.70 384	1.71 389	1.87 373	1.68 391	1.87 369	1.68 388

CEFStereo	1.78 375	2.15 355	1.35 345	2.21 380	1.34 372	2.27 380	1.38 375	1.87 351	4.24 423	2.05 358	1.49 378	2.02 376	1.31 370	1.31 359	1.51 377	1.39 376	2.14 378	1.32 370	2.11 377	1.36 376	2.15 380	1.33 370	1.33 369	1.36 376	2.11 380	1.37 376	2.17 379	1.30 371

derf	1.84 376	1.93 343	1.73 366	1.97 373	1.77 386	1.98 374	1.76 388	1.94 356	1.73 379	1.97 353	1.78 388	1.97 374	1.76 386	1.76 376	1.71 387	1.79 387	1.94 371	1.77 387	1.98 373	1.75 390	1.89 368	1.71 386	1.77 387	1.77 391	2.01 379	1.74 392	2.00 375	1.71 389

MM-Stereo_test1	1.85 377	3.50 379	1.61 357	2.12 379	1.47 379	2.14 379	1.47 380	2.33 373	1.53 371	2.12 361	1.54 380	2.19 378	1.53 378	1.54 367	1.53 378	1.53 379	2.20 379	1.54 380	2.24 378	1.57 382	2.21 382	1.49 378	1.59 377	1.49 383	2.15 384	1.52 382	2.15 378	1.54 382

plain	1.96 378	3.33 376	1.04 320	3.24 398	1.04 349	3.24 398	1.04 349	3.26 386	1.05 341	3.26 394	1.13 358	3.27 397	1.06 350	1.05 337	1.05 349	1.05 350	3.28 395	1.05 350	3.29 395	1.06 352	3.30 395	1.05 347	1.05 347	1.06 354	3.30 398	1.06 351	3.30 397	1.06 350

UDGNet	1.97 379	2.43 361	1.67 361	2.46 388	1.70 385	2.44 387	1.69 386	2.34 374	1.63 376	2.35 377	1.67 386	2.37 387	1.67 384	1.68 373	1.64 385	1.67 384	2.44 386	1.64 385	2.43 386	1.67 386	2.43 388	1.66 383	1.67 383	1.63 388	2.43 389	1.66 389	2.42 388	1.66 387

LG-G_1	1.99 380	2.56 366	1.63 359	2.54 391	1.62 381	2.55 392	1.61 381	2.51 377	1.61 373	2.50 381	1.62 384	2.50 389	1.61 381	1.61 369	1.61 382	1.61 380	2.55 390	1.61 381	2.55 391	1.61 383	2.55 390	1.61 380	1.61 378	1.61 385	2.55 392	1.61 384	2.54 390	1.61 384

LG-G	1.99 380	2.56 366	1.63 359	2.54 391	1.62 381	2.55 392	1.61 381	2.51 377	1.61 373	2.50 381	1.62 384	2.50 389	1.61 381	1.61 369	1.61 382	1.61 380	2.55 390	1.61 381	2.55 391	1.61 383	2.55 390	1.61 380	1.61 378	1.61 385	2.55 392	1.61 384	2.54 390	1.61 384

LGtest1	1.99 380	2.55 365	1.62 358	2.54 391	1.61 380	2.54 389	1.61 381	2.51 377	1.61 373	2.49 380	1.61 383	2.49 388	1.61 381	1.61 369	1.61 382	1.61 380	2.55 390	1.62 383	2.54 390	1.61 383	2.54 389	1.61 380	1.61 378	1.61 385	2.54 391	1.61 384	2.54 390	1.61 384

FBW_ROB	2.04 383	2.50 362	1.75 368	2.45 387	1.78 387	2.40 385	1.74 387	2.47 376	1.77 381	2.37 378	1.81 389	2.30 381	1.80 387	1.78 377	1.88 397	1.80 388	2.41 385	1.77 387	2.43 386	1.83 391	2.39 386	1.81 391	1.76 386	1.75 390	2.56 394	1.75 393	2.30 384	1.74 390

TRStereo	2.05 384	2.13 349	1.85 371	2.27 381	1.84 389	2.28 381	1.84 392	2.29 369	1.87 385	2.29 371	1.86 392	2.30 381	1.87 392	2.30 396	1.87 394	2.08 396	2.29 381	1.87 392	2.30 380	1.87 394	2.08 376	1.72 387	1.86 392	2.30 404	2.13 381	1.84 395	2.29 381	1.87 395

XX-Stereo	2.05 384	2.13 349	1.85 371	2.27 381	1.84 389	2.28 381	1.84 392	2.29 369	1.87 385	2.29 371	1.86 392	2.30 381	1.87 392	2.30 396	1.87 394	2.08 396	2.29 381	1.87 392	2.30 380	1.87 394	2.08 376	1.72 387	1.86 392	2.30 404	2.13 381	1.84 395	2.29 381	1.87 395

EAI-Stereo	2.05 384	2.13 349	1.85 371	2.27 381	1.84 389	2.28 381	1.84 392	2.29 369	1.87 385	2.29 371	1.86 392	2.30 381	1.87 392	2.30 396	1.87 394	2.08 396	2.29 381	1.87 392	2.30 380	1.87 394	2.08 376	1.72 387	1.86 392	2.30 404	2.13 381	1.84 395	2.29 381	1.87 395

AF-Net	2.06 387	25.73 440	1.18 337	1.12 340	1.16 362	1.16 341	1.19 363	1.10 310	1.17 354	1.15 299	1.14 359	1.11 335	1.16 361	1.16 350	1.14 359	1.11 354	1.15 336	1.13 358	1.21 345	1.17 364	1.11 330	1.21 365	1.17 359	1.17 366	1.17 345	1.11 358	1.20 347	1.13 359

UniTT-Stereo	2.12 388	3.66 381	1.10 326	3.48 401	1.15 359	3.57 402	1.11 355	3.44 390	1.16 351	3.52 396	1.16 360	3.50 398	1.16 361	1.10 340	1.13 358	1.15 357	3.61 397	1.17 361	3.64 396	1.12 358	3.58 398	1.12 354	1.12 355	1.17 366	3.53 401	1.18 362	3.52 400	1.18 363

HUF	2.22 389	2.33 357	2.24 386	2.35 385	2.07 396	2.45 388	2.11 400	2.42 375	2.13 392	2.19 364	2.15 399	2.10 377	2.09 397	2.27 394	2.04 399	2.08 396	2.44 386	2.12 399	2.38 385	2.18 401	2.29 384	2.22 398	2.12 399	2.12 399	2.52 390	2.10 401	2.22 380	2.15 402

AIO_test	2.22 389	2.36 360	2.10 382	2.47 389	2.15 397	2.54 389	2.06 399	2.27 367	2.09 391	2.29 371	2.13 398	2.30 381	2.09 397	2.25 391	2.15 401	1.95 394	2.52 389	2.08 397	2.32 383	2.21 403	2.20 381	2.26 400	2.05 398	2.06 397	2.40 388	2.16 403	2.52 389	2.05 401

RAStereo	2.24 391	3.70 382	1.18 337	3.73 405	1.18 365	3.69 404	1.19 363	3.73 394	1.24 358	3.72 399	1.21 369	3.76 402	1.20 366	1.20 352	1.20 365	1.20 364	3.74 402	1.20 365	3.75 402	1.21 369	3.77 402	1.21 365	1.21 365	1.21 370	3.82 405	1.21 369	3.82 404	1.21 366

AIO_rvc	2.25 392	2.35 359	2.10 382	2.47 389	2.17 398	2.54 389	2.15 401	2.32 372	2.21 393	2.29 371	2.28 401	2.33 386	2.09 397	2.26 393	2.14 400	2.08 396	2.49 388	2.09 398	2.53 389	2.14 400	2.34 385	2.23 399	2.14 400	2.18 400	2.19 385	2.15 402	2.35 386	2.22 403

NCCL2	2.27 393	2.27 356	2.28 389	2.27 381	2.28 402	2.28 381	2.28 403	2.27 367	2.28 395	2.28 368	2.28 401	2.29 380	2.28 401	2.28 395	2.29 403	2.28 403	2.28 380	2.28 403	2.27 379	2.28 405	2.28 383	2.28 402	2.28 402	2.28 402	2.28 386	2.28 405	2.11 377	2.28 406

STTStereo	2.30 394	2.34 358	2.26 388	2.37 386	2.23 399	2.40 385	2.35 404	2.20 365	2.33 396	2.28 368	2.31 403	2.19 378	2.37 402	2.20 388	2.31 404	2.23 402	2.38 384	2.25 402	2.33 384	2.27 404	2.39 386	2.27 401	2.31 403	2.29 403	2.37 387	2.32 406	2.34 385	2.26 405

DNSM	2.31 395	4.05 387	3.13 398	2.62 394	1.85 392	2.62 394	1.85 395	3.98 395	1.85 383	2.55 383	1.85 391	2.55 392	1.85 391	1.85 381	1.85 391	1.85 391	2.62 393	1.85 391	2.62 393	1.85 392	2.62 392	1.85 393	1.85 391	1.85 393	2.63 395	1.85 398	2.63 393	1.85 394

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 396	2.85 372	1.90 378	2.90 395	2.77 405	2.88 395	2.85 407	2.51 377	2.85 399	2.88 389	1.99 397	2.50 389	2.76 405	2.20 388	1.57 379	2.64 405	2.89 394	2.63 405	5.69 425	1.03 348	2.01 374	2.71 404	2.74 407	2.73 408	2.87 396	1.64 387	1.00 321	1.49 381
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIF-Stereo (partial)	2.52 397	3.41 378	1.05 322	3.29 399	1.05 351	3.29 401	1.06 351	3.30 388	1.06 343	3.31 395	1.06 352	4.97 420	2.72 404	2.72 402	2.71 406	2.70 406	6.57 427	2.19 400	5.08 422	1.08 354	3.36 396	1.07 350	1.07 350	1.07 357	3.35 400	1.07 352	3.36 399	1.07 352

sCroCo_RVC	2.76 398	4.00 386	1.82 370	4.00 409	1.83 388	3.98 410	1.82 390	3.99 397	1.81 382	4.14 407	2.76 405	4.13 411	1.82 389	1.83 378	1.83 389	1.82 389	4.01 407	1.82 390	3.98 405	1.86 393	4.00 407	1.82 392	1.83 389	1.84 392	4.02 411	1.81 394	4.00 408	1.83 393

NLSM1	2.82 399	3.85 383	2.57 394	3.19 397	2.46 403	3.28 400	2.38 405	3.29 387	2.42 397	3.20 393	2.64 404	3.14 395	2.62 403	2.46 399	2.44 405	2.51 404	3.31 396	2.53 404	3.17 394	2.47 406	3.27 394	2.33 403	2.65 404	2.61 407	3.22 397	2.55 407	3.31 398	2.39 407

sAnonymous2	2.87 400	4.16 388	1.89 376	4.26 414	1.87 393	4.23 413	1.92 396	4.17 398	1.94 389	4.16 408	1.92 395	4.20 412	1.92 395	1.96 384	1.86 392	1.87 392	4.25 411	1.90 395	4.23 411	1.91 397	4.26 410	1.93 395	1.89 395	1.90 394	4.07 413	1.91 399	5.09 424	1.93 399

CroCo_RVC	2.87 400	4.16 388	1.89 376	4.26 414	1.87 393	4.23 413	1.92 396	4.17 398	1.94 389	4.16 408	1.92 395	4.20 412	1.92 395	1.96 384	1.86 392	1.87 392	4.25 411	1.90 395	4.23 411	1.91 397	4.26 410	1.93 395	1.89 395	1.90 394	4.07 413	1.91 399	5.09 424	1.93 399

Anonymous3	3.36 402	4.93 398	2.20 384	4.92 421	2.23 399	4.90 421	2.23 402	4.89 404	2.24 394	4.95 420	2.21 400	4.91 419	2.21 400	2.18 387	2.22 402	2.22 401	4.86 418	2.20 401	4.90 418	2.20 402	4.96 420	2.21 397	2.21 401	2.21 401	6.30 427	2.21 404	4.90 417	2.23 404

StereoVision	3.44 403	10.12 427	1.68 362	5.44 426	2.26 401	5.87 426	1.97 398	5.17 407	1.31 361	5.80 424	1.56 381	5.62 425	1.84 390	1.97 386	1.91 398	1.84 390	4.98 420	1.32 370	5.60 423	1.71 389	5.35 425	1.73 390	1.97 397	1.96 396	5.40 424	1.65 388	5.08 422	1.76 392

NLCSM	3.61 404	5.05 400	3.36 406	4.13 411	3.31 413	3.91 406	3.26 413	3.98 395	3.24 404	4.08 406	3.06 408	3.95 407	3.25 412	3.25 407	3.10 410	3.17 412	4.20 410	3.08 407	4.16 409	3.24 413	4.26 410	3.46 412	3.14 409	3.19 411	4.02 411	3.24 412	4.21 412	3.17 411

DPSNet	3.67 405	3.61 380	3.62 407	3.64 402	3.61 417	3.64 403	3.65 417	3.64 393	3.67 409	3.67 398	3.65 415	3.68 400	3.69 420	3.69 415	3.69 422	3.68 418	3.70 399	3.70 417	3.69 401	3.69 419	3.71 401	3.69 414	3.67 415	3.69 420	3.68 404	3.67 416	3.68 402	3.67 413

MaDis-Stereo	3.69 406	10.19 428	2.01 381	6.09 427	2.01 395	5.94 427	1.82 390	6.14 412	1.85 383	6.59 427	1.82 390	6.01 426	1.81 388	1.83 378	1.83 389	2.02 395	5.87 424	1.79 389	5.93 426	2.06 399	4.63 416	1.67 384	1.84 390	2.08 398	5.90 425	1.66 389	6.34 427	1.87 395

Sa-1000	3.84 407	7.71 409	6.81 422	4.15 412	2.86 406	3.27 399	3.87 423	5.99 409	4.35 427	2.78 387	3.71 416	3.88 403	3.56 416	3.88 418	3.64 415	2.71 407	3.72 400	3.27 412	3.67 400	3.15 412	3.51 397	3.36 411	2.70 406	3.49 414	3.32 399	3.76 420	2.87 395	3.76 420

MLG-Stereo_test2	3.86 408	4.96 399	3.13 398	4.65 419	3.27 412	5.17 425	3.07 409	5.01 406	3.01 400	4.93 419	3.03 407	4.56 417	3.32 413	3.26 408	3.33 413	3.30 414	5.17 423	3.19 410	4.86 417	2.96 411	5.04 422	3.25 407	2.67 405	3.15 410	4.98 421	3.05 410	4.59 415	3.30 412

MLG-Stereo_test3	3.87 409	4.64 394	3.29 403	5.17 424	3.23 410	4.83 420	3.02 408	4.95 405	3.22 403	4.31 411	3.33 413	5.08 422	3.20 411	3.23 406	2.77 407	3.20 413	4.99 421	3.24 411	4.93 419	2.94 408	4.82 419	3.33 410	3.33 411	3.29 413	5.19 423	3.02 409	5.08 422	2.93 410

MLG-Stereo_test1	3.87 409	4.67 395	3.29 403	5.26 425	3.25 411	5.04 423	3.11 410	4.43 400	3.27 405	5.02 422	3.21 410	4.71 418	3.10 409	3.22 405	3.06 409	2.98 410	5.03 422	3.18 409	4.95 420	2.94 408	4.70 418	3.32 408	3.30 410	3.27 412	5.17 422	3.08 411	5.02 420	2.85 409

SA	3.93 411	7.22 405	4.74 409	4.15 412	3.88 423	3.70 405	4.02 426	6.67 417	3.95 415	3.64 397	3.74 417	3.63 399	3.00 407	3.51 410	3.68 421	3.68 418	3.73 401	3.71 418	3.64 396	3.48 414	3.58 398	2.97 406	3.69 416	3.61 415	3.55 403	3.42 413	3.64 401	3.79 421

TestStereo1	4.11 412	7.79 411	6.72 420	3.93 406	3.81 420	3.96 408	3.58 415	6.96 420	3.74 412	3.90 401	3.76 418	3.89 404	3.57 417	3.70 416	3.66 418	3.34 415	3.80 403	3.62 414	3.66 398	3.68 417	3.91 404	3.70 415	3.65 413	3.67 417	3.88 406	3.53 414	3.89 405	3.68 416

SA-5K	4.11 412	7.79 411	6.72 420	3.93 406	3.81 420	3.96 408	3.58 415	6.96 420	3.74 412	3.90 401	3.76 418	3.89 404	3.57 417	3.70 416	3.66 418	3.34 415	3.80 403	3.62 414	3.66 398	3.68 417	3.91 404	3.70 415	3.65 413	3.67 417	3.88 406	3.53 414	3.89 405	3.68 416

test_4	4.11 412	8.05 414	6.64 418	4.52 417	3.68 418	3.00 396	3.40 414	6.21 415	3.29 406	4.07 405	3.84 421	4.04 409	3.76 422	3.56 413	3.67 420	3.76 421	4.04 408	3.79 420	4.10 406	3.53 415	3.98 406	3.74 418	3.55 412	3.61 415	3.94 410	3.75 419	3.73 403	3.73 419

test-1	4.11 412	7.65 408	4.93 410	3.65 403	3.58 415	4.70 419	3.74 421	4.73 402	4.06 417	3.72 399	4.11 425	3.70 401	3.49 415	3.36 409	3.65 417	4.17 426	3.92 405	4.04 424	4.19 410	3.75 420	4.69 417	4.18 421	3.88 419	3.90 422	4.73 417	3.77 421	3.12 396	3.68 416

TESTraft	4.16 416	8.03 413	6.81 422	3.99 408	3.68 418	3.93 407	3.70 419	6.86 419	3.69 410	3.93 403	3.88 423	3.93 406	3.59 419	3.65 414	3.64 415	3.68 418	3.92 405	3.72 419	3.92 403	3.57 416	3.84 403	3.70 415	3.71 417	3.67 417	3.91 409	3.74 418	3.92 407	3.67 413

raft_robust	4.19 417	7.78 410	6.08 415	3.30 400	3.85 422	4.03 411	3.73 420	6.25 416	3.30 407	4.44 413	3.28 412	4.01 408	3.82 423	4.29 423	3.70 423	4.01 423	4.48 416	3.42 413	4.11 407	3.76 421	4.05 408	3.32 408	3.85 418	3.82 421	4.71 416	3.83 422	4.09 409	3.80 422

RAFT_CTSACE	4.43 418	8.26 416	6.10 416	4.62 418	4.01 425	4.54 418	3.65 417	6.09 411	3.93 414	4.64 416	4.14 426	4.26 414	4.13 425	3.91 419	3.88 424	4.06 425	4.30 413	4.03 423	4.27 413	3.92 422	4.26 410	3.67 413	3.91 420	4.16 425	4.82 418	4.08 426	4.20 411	3.67 413

RAFT+CT+SA	4.43 418	7.34 407	6.71 419	5.01 422	4.38 426	4.40 415	3.85 422	6.15 414	4.30 426	4.89 418	3.26 411	4.49 416	3.01 408	4.53 424	3.36 414	3.65 417	3.64 398	4.39 426	3.94 404	4.28 425	4.44 414	4.30 423	4.24 425	4.52 427	3.90 408	3.85 423	4.89 416	4.00 424

cross-raft	4.43 418	7.31 406	6.46 417	4.47 416	3.95 424	4.46 416	3.95 424	6.70 418	3.97 416	4.41 412	3.82 420	4.38 415	3.94 424	3.95 421	3.95 426	3.95 422	4.45 415	3.95 422	4.46 414	3.95 423	4.46 415	3.95 419	3.95 422	3.94 424	4.40 415	3.95 425	4.45 414	3.95 423

test_5	4.51 421	8.85 419	5.35 414	3.66 404	3.56 414	5.10 424	4.47 428	6.14 412	4.07 418	4.96 421	3.87 422	5.14 424	4.17 427	3.53 411	4.39 427	4.53 427	4.15 409	3.62 414	4.74 416	2.94 408	3.63 400	4.53 425	4.20 424	4.54 428	4.86 419	3.68 417	4.95 418	4.06 425

test_3	4.55 422	10.96 429	7.69 428	4.04 410	3.60 416	4.10 412	3.98 425	7.94 422	4.56 428	3.99 404	4.03 424	4.08 410	3.74 421	3.99 422	3.91 425	4.05 424	4.33 414	3.89 421	4.14 408	4.00 424	4.11 409	4.02 420	4.01 423	3.91 423	3.53 401	3.94 424	4.19 410	4.20 426

FC-DCNN v2	4.74 423	3.16 375	3.16 401	3.16 396	3.16 407	3.16 397	3.16 412	3.16 385	3.16 402	3.16 392	3.16 409	3.16 396	3.16 410	3.16 404	3.16 411	3.16 411	6.72 428	6.72 430	6.72 428	6.72 433	6.72 427	6.72 432	6.72 431	6.72 432	6.72 428	6.72 431	6.72 429	6.72 432

TestStereo	4.92 424	4.80 397	4.98 411	4.82 420	4.97 428	4.91 422	4.78 429	4.80 403	4.88 429	4.78 417	4.80 428	4.99 421	4.81 428	4.83 425	4.87 429	4.97 429	4.93 419	5.01 428	5.03 421	4.90 428	5.02 421	5.02 426	5.06 426	5.04 429	4.93 420	4.89 428	5.01 419	5.09 428

DispFullNet	4.96 425	5.67 401	3.30 405	5.01 422	3.21 409	4.50 417	3.11 410	4.43 400	3.44 408	4.60 415	3.46 414	5.13 423	3.44 414	3.53 411	3.20 412	2.87 409	4.80 417	3.15 408	4.70 415	4.83 427	9.02 432	5.98 429	5.95 430	6.21 431	8.84 433	5.85 430	9.76 434	5.91 430

SGM-Forest	5.07 426	6.74 403	4.17 408	6.46 428	4.68 427	6.21 429	4.38 427	6.00 410	4.14 421	5.84 425	4.44 427	6.28 427	4.16 426	3.92 420	4.56 428	4.60 428	6.15 425	4.27 425	6.12 427	4.31 426	5.99 426	4.27 422	3.92 421	4.27 426	6.13 426	4.10 427	6.18 426	4.49 427
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 427	8.71 418	2.75 396	8.64 433	2.76 404	8.65 433	2.79 406	8.67 426	2.79 398	8.70 432	2.79 406	8.70 432	2.79 406	2.79 403	2.80 408	2.80 408	8.84 432	2.82 406	8.82 432	2.89 407	8.84 431	2.83 405	2.83 408	2.82 409	8.87 434	2.83 408	8.84 433	2.83 408

SGM+DAISY	6.35 428	8.16 415	5.14 413	8.12 432	5.08 430	8.12 432	5.16 430	8.01 423	5.18 431	7.92 430	5.14 429	7.89 431	5.14 429	4.95 426	5.33 430	5.32 430	8.14 431	5.16 429	8.16 431	5.16 429	8.21 430	5.19 427	5.12 427	5.12 430	8.18 432	5.24 429	8.12 432	5.11 429

RAFT	6.60 429	9.99 424	8.33 429	7.21 431	6.55 431	5.95 428	5.87 431	8.70 427	5.02 430	5.10 423	6.69 431	7.06 430	6.94 432	6.17 429	7.09 433	6.84 431	6.47 426	4.72 427	5.60 423	5.60 430	5.11 423	5.97 428	6.93 432	6.89 433	7.16 429	7.08 434	6.58 428	6.66 431

test-v	7.17 430	11.53 430	7.63 426	7.17 429	6.87 432	7.48 430	6.90 432	8.14 424	6.88 432	6.93 428	7.42 432	7.05 428	6.14 430	6.05 427	6.86 431	6.99 432	7.60 429	6.75 431	6.90 429	6.66 431	7.83 428	6.36 430	5.89 428	7.34 434	7.19 430	6.75 432	7.52 430	6.77 433

test-2	7.17 430	11.53 430	7.63 426	7.17 429	6.87 432	7.48 430	6.90 432	8.14 424	6.88 432	6.93 428	7.42 432	7.05 428	6.14 430	6.05 427	6.86 431	6.99 432	7.60 429	6.75 431	6.90 429	6.66 431	7.83 428	6.36 430	5.89 428	7.34 434	7.19 430	6.75 432	7.52 430	6.77 433

MANE	18.41 432	23.00 439	16.00 434	22.00 441	15.00 434	22.00 441	15.00 434	22.00 441	15.00 434	21.00 441	15.00 434	22.00 440	15.00 433	15.00 434	17.00 434	15.00 434	23.00 440	15.00 433	22.00 440	15.00 434	23.00 440	15.00 433	18.00 433	15.00 436	24.00 442	17.00 435	24.00 442	16.00 435

rafts_anoy	20.00 433	20.00 432	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 435	20.00 435	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 433	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 434	20.00 437	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436

raft+_RVC	20.00 433	20.00 432	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 435	20.00 435	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 433	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 434	20.00 437	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436

raftrobust	20.00 433	20.00 432	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 435	20.00 435	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 433	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 434	20.00 437	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436

CasAABBNet	20.00 433	20.00 432	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 435	20.00 435	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 433	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 434	20.00 437	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436

RALCasStereoNet	20.00 433	20.00 432	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 435	20.00 435	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 433	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 434	20.00 437	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436

RALAANet	20.00 433	20.00 432	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 435	20.00 435	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 433	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 434	20.00 437	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436

MSMDNet	20.00 433	20.00 432	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 434	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 435	20.00 435	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 433	20.00 435	20.00 433	20.00 434	20.00 434	20.00 437	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436

fast-reg	37.00 440	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 441	37.00 441	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 441	37.00 441	37.00 441	37.00 442	37.00 441	37.00 441	37.00 441	37.00 444	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443

Reg-Stereo(zero)	37.00 440	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 441	37.00 441	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 441	37.00 441	37.00 441	37.00 442	37.00 441	37.00 441	37.00 441	37.00 444	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443

FLISNet	37.00 440	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 441	37.00 441	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 441	37.00 441	37.00 441	37.00 442	37.00 441	37.00 441	37.00 441	37.00 444	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443

CoSv	37.00 440	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 441	37.00 441	37.00 442	37.00 442	37.00 442	37.00 441	37.00 441	37.00 441	37.00 442	37.00 441	37.00 441	37.00 441	37.00 444	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443

MDST_ROB	61.15 444	72.66 447	46.52 446	70.00 446	44.89 446	64.24 446	43.75 446	73.65 446	48.92 447	72.70 447	42.40 446	60.70 445	50.23 445	50.07 447	67.69 447	68.60 447	83.13 446	47.77 445	82.48 446	46.00 446	95.93 446	53.44 446	50.66 445	45.00 448	84.99 448	53.64 448	79.01 447	52.07 448

CBMV	101.59 445	71.60 446	48.40 447	72.70 447	49.00 447	79.60 447	48.40 447	80.90 447	46.90 446	68.90 446	49.00 447	78.00 446	572.10 455	49.50 446	51.30 446	48.40 446	72.20 445	639.60 455	79.40 445	48.90 447	79.50 445	51.40 445	52.30 446	48.30 449	80.20 447	49.10 447	79.60 448	47.60 447
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 446	131.36 448	140.69 448	151.38 448	151.40 449	150.79 448	151.72 449	149.36 448	159.46 449	146.42 448	150.73 449	149.06 450	176.22 447	143.94 449	133.10 450	133.45 450	153.30 448	154.22 448	154.67 448	153.95 450	156.90 449	156.53 450	160.21 448	162.72 451	154.57 449	160.59 450	153.47 449	163.50 450
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF_test	168.38 447	396.55 453	180.19 449	193.64 449	133.63 448	193.53 449	141.18 448	219.97 449	133.80 448	188.12 449	133.62 448	187.99 451	133.61 446	133.68 448	133.47 451	133.49 451	193.64 449	133.70 447	193.74 449	133.73 449	193.58 450	133.90 449	133.51 447	133.58 450	193.57 450	133.62 449	193.54 450	139.69 449

NOSS_ROB	248.11 448	409.00 454	288.00 451	412.00 451	280.00 451	411.00 454	288.00 451	356.00 450	275.00 454	379.00 454	303.00 454	415.00 453	278.00 452	260.00 454	104.00 448	103.00 448	126.00 447	108.00 446	118.00 447	98.00 448	126.00 448	104.00 448	268.00 451	216.00 453	279.00 454	201.00 451	288.00 454	206.00 451

AE-Stereo	252.48 449	202.00 449	361.00 453	502.00 453	324.00 453	321.00 450	482.00 456	423.00 453	227.00 453	201.00 450	273.00 453	101.00 447	207.00 448	198.00 450	183.00 452	181.00 452	221.00 450	232.00 452	477.00 451	220.00 452	111.00 447	100.00 447	219.00 450	214.00 452	204.00 451	211.00 452	200.00 451	222.00 453

MGS-Stereo	264.93 450	208.00 450	362.00 454	512.00 454	350.00 454	326.00 451	443.00 455	410.00 452	210.00 450	232.00 452	215.00 450	125.00 448	217.00 449	216.00 452	127.00 449	122.00 449	223.00 451	230.00 450	487.00 453	255.00 453	250.00 451	223.00 452	272.00 452	228.00 455	241.00 452	220.00 454	214.00 452	235.00 454

EGLCR-Stereo	276.81 451	209.00 451	366.00 455	514.00 455	354.00 455	336.00 452	422.00 453	440.00 454	220.00 452	231.00 451	245.00 452	135.00 449	237.00 451	218.00 453	197.00 453	222.00 454	223.00 451	230.00 450	487.00 453	255.00 453	250.00 451	273.00 453	272.00 452	228.00 455	241.00 452	220.00 454	214.00 452	235.00 454

DLCB_ROB	280.78 452	376.74 452	215.59 450	376.74 450	215.59 450	376.74 453	215.59 450	366.42 451	218.39 451	366.42 453	218.39 451	366.42 452	218.39 450	209.96 451	219.76 454	219.38 453	376.72 453	216.43 449	376.72 450	216.43 451	376.72 453	216.43 451	216.14 449	216.14 454	376.69 455	217.67 453	376.69 455	217.67 452

LE_ROB	387.11 453	453.07 455	321.39 452	500.23 452	323.05 452	493.99 455	324.56 452	477.63 455	322.28 455	465.51 455	322.97 455	486.37 454	334.17 453	305.26 455	320.63 455	327.66 455	476.08 454	315.70 453	483.76 452	335.15 455	469.64 454	309.74 454	315.90 454	318.85 457	498.41 456	328.85 456	491.00 456	330.08 456

SGM-ForestM	522.49 454	676.08 456	448.56 456	638.17 456	433.15 456	639.59 456	427.03 454	617.52 456	439.90 456	604.63 456	429.02 456	611.68 455	432.74 454	420.18 456	451.96 456	465.85 456	601.06 455	403.73 454	659.15 455	405.50 456	669.64 455	437.21 455	455.85 455	425.66 458	689.82 457	481.65 457	662.43 457	479.61 457

CBMV_ROB	1133.35 455	1280.38 457	976.92 457	1317.57 457	1021.62 457	1282.66 457	1022.22 457	1213.88 457	982.57 457	1194.12 457	975.90 457	1357.87 456	1090.02 456	943.32 457	1021.85 457	1006.47 457	1309.01 456	986.29 456	1499.40 456	986.35 457	1359.35 456	975.96 456	975.21 456	969.30 459	1337.82 458	1042.34 458	1398.25 458	1073.86 458

111111	10000000.00 456	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459

SGD-Stereo	10000000.00 456	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459

IGEV-Stereo++	10000000.00 456	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 456	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459

IGEV-Stereo+	10000000.00 456	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459

anonymousdsp2	10000000.00 456	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459

anonymousdsp	10000000.00 456	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459

AMNet	10000000.00 456	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 458	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 457	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459

GS-Stereo																							0.36 239	0.36 242	0.48 258	0.36 240	0.48 255	0.35 237

FSD		0.55 232	0.42 220	0.54 268	0.42 263	0.55 279	0.43 267	0.54 242	0.42 257	0.59 242	0.42 266			0.43 245	0.42 266	0.42 258			2.46 388	0.44 268				0.44 268	0.55 276	0.43 267	0.55 274	0.53 289

ASD4																								0.20 175

STTRV1_RVC		1.59 326	0.52 253	0.69 289	0.61 299	0.66 292	0.43 267	0.88 283	0.45 263	0.71 256	0.62 301	0.69 291	0.45 269	0.62 280	0.40 257	0.44 261	0.80 303	0.59 298		0.63 301	0.80 297	0.46 266		0.61 304	0.72 299	0.54 292	0.80 301	0.60 297

Low-res two-view benchmark