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 47	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	1.03 294	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 59	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 59	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 59	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 59	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 59	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	1.47 334	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	1.47 334	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	1.32 323	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	1.46 333	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	1.32 323	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	1.12 341	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 47	0.04 32

arf3	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.07 334	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 47	0.04 32

arf1	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.09 335	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 47	0.04 32

AROF2	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.91 309	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 47	0.04 32

valid	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.06 333	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 47	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 68	0.10 65	0.08 68	0.10 64	0.08 66	0.10 66	0.08 68	0.08 63	0.08 69	0.10 64	0.08 68	0.10 65	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 68	0.10 65	0.08 68	0.10 64	0.08 66	0.10 66	0.08 68	0.08 63	0.08 69	0.10 64	0.08 68	0.10 65	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 64	0.07 60

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 268	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 266	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	0.61 273	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 275	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	0.60 268	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 266	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	0.60 268	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 270	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 72	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 65	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	1.08 349	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	1.11 340	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 47	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 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	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	1.53 382	0.04 32	0.05 36	0.05 48	0.06 47	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	1.63 387	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 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	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 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	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 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	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 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	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 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	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 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	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 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	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 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	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 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	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	1.26 360	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 55	0.05 47

arf2	0.11 66	0.06 42	0.04 25	1.14 344	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.62 297	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 74	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.10 74	0.11 81	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.11 82	0.10 73	0.11 83	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 74	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.09 71	0.11 81	0.09 72	0.09 65	0.09 72	0.11 82	0.09 71	0.11 83	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 74	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.10 74	0.11 81	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.11 82	0.10 73	0.11 83	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 74	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.09 71	0.11 81	0.09 72	0.09 65	0.09 72	0.11 82	0.09 71	0.11 83	0.09 70

HLf8	0.11 66	0.05 37	0.61 273	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 305	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 72	0.12 87	0.16 156	0.21 154	0.09 71	0.12 86	0.09 72	0.09 65	0.09 72	0.12 87	0.28 201	0.12 88	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	1.79 394	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	1.74 391	0.04 32	0.04 31	0.05 48	0.04 30	0.05 47

GIO	0.12 76	1.37 321	0.22 158	0.07 44	0.05 47	0.07 54	0.05 49	0.22 141	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 55	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 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.10 70	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	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 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.10 73	0.13 90	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 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	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 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	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 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	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 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	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 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	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 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	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 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	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 74	0.15 124	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 106	0.10 76	0.11 92	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 109	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 96	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 109	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 96	0.14 109	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 109	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	2.33 380	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	2.28 372	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	1.25 359	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 66	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 65	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	1.27 361	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 66	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 65	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	1.27 361	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 66	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 65	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 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.15 126	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 74	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.12 125	0.12 129	0.13 90	0.10 73	0.14 109	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 96	0.13 89	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.12 125	0.10 78	0.14 108	0.11 97	0.14 109	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 96	0.14 109	0.10 72	0.13 83	0.12 135	0.13 89	0.12 132	0.10 70	0.11 98	0.15 120	0.12 130	0.15 126	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	0.12 128	0.13 89	0.12 134	0.15 121	0.12 135	0.15 121	0.10 76	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.12 130	0.14 109	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 74	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.12 125	0.12 129	0.13 90	0.10 73	0.14 109	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	0.12 128	0.15 124	0.12 134	0.14 103	0.12 135	0.15 121	0.12 132	0.12 125	0.11 98	0.13 90	0.12 130	0.14 109	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	0.12 128	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.10 73	0.13 90	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 74	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.10 70	0.12 129	0.14 108	0.12 130	0.14 109	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	0.12 128	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.11 97	0.15 126	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 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	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 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	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 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	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 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	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	0.13 138	0.13 89	0.13 140	0.13 83	0.13 144	0.12 86	0.13 142	0.12 125	0.13 144	0.12 87	0.14 144	0.13 90	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	0.30 169	0.10 68	0.14 80	0.17 155	0.14 111	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 106	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 109	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 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.12 130	0.15 126	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 96	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.15 126	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 96	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.11 97	0.14 109	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 96	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 109	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 96	0.16 137	0.11 98	0.16 136	0.11 93	0.16 138	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.16 138	0.11 97	0.16 137	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	2.46 383	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	0.14 146	0.14 109	0.14 149	0.14 103	0.14 148	0.14 106	0.14 148	0.14 144	0.14 147	0.14 108	0.14 144	0.14 109	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	0.12 128	0.17 144	0.12 134	0.17 139	0.12 135	0.17 142	0.12 132	0.12 125	0.12 129	0.17 141	0.12 130	0.17 141	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	0.12 128	0.17 144	0.10 72	0.18 143	0.11 93	0.18 144	0.11 94	0.10 70	0.11 98	0.19 148	0.11 97	0.19 146	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 96	0.18 148	0.11 98	0.19 147	0.11 93	0.19 148	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.20 153	0.11 97	0.20 151	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	0.23 147	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 96	0.16 137	0.10 72	0.17 139	0.11 93	0.18 144	0.11 94	0.09 65	0.10 78	0.18 144	0.11 97	0.19 146	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	0.13 138	0.18 148	0.13 140	0.18 143	0.13 144	0.18 144	0.13 142	0.13 139	0.10 78	0.19 148	0.14 144	0.19 146	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	0.21 170	0.14 80	0.23 184	0.14 111	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 146	0.14 109	0.14 149	0.14 103	0.14 148	0.14 106	0.14 148	0.14 144	0.14 147	0.14 108	0.14 144	0.14 109	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	2.19 368	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 55	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	2.19 368	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 55	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	0.13 138	0.18 148	0.13 140	0.18 143	0.12 135	0.19 148	0.12 132	0.13 139	0.12 129	0.18 144	0.12 130	0.18 143	0.12 126

LALA_ROB	0.15 121	0.21 140	0.12 85	0.21 151	0.12 131	0.20 154	0.14 144	0.20 129	0.12 117	0.22 145	0.12 129	0.16 137	0.12 135	0.10 63	0.12 128	0.12 128	0.21 158	0.11 98	0.22 156	0.12 135	0.20 152	0.12 132	0.11 92	0.12 129	0.21 158	0.14 144	0.21 155	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	1.50 373	0.14 80	0.10 76	0.17 141	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.14 109	0.10 72	0.15 121	0.10 74	0.15 121	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.14 108	0.10 73	0.14 109	0.10 76

test_for_model	0.17 127	1.25 305	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 133	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 126	0.11 95

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 127	1.25 305	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 133	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 126	0.11 95

testlalala	0.17 127	1.25 305	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 133	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 126	0.11 95

GCAPDPT-zeroshot	0.17 127	1.25 305	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 133	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 126	0.11 95

GCAP-Stereo	0.17 127	1.25 305	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 133	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 126	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	0.30 169	1.53 375	0.14 80	0.10 76	0.17 141	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.15 124	0.10 72	0.15 121	0.10 74	0.15 121	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 109	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	0.30 169	1.49 372	0.14 80	0.10 76	0.18 146	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.15 124	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 106	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.14 108	0.10 73	0.14 109	0.10 76

DepthFocus	0.18 133	0.22 142	0.15 109	0.22 154	0.15 153	0.22 162	0.15 152	0.21 133	0.15 136	0.21 141	0.15 149	0.21 157	0.15 153	0.15 119	0.15 153	0.15 154	0.21 158	0.15 154	0.22 156	0.15 155	0.22 160	0.15 154	0.15 147	0.15 152	0.22 161	0.15 153	0.22 159	0.15 151

IGEV_Zeroshot_test	0.18 133	0.22 142	0.18 142	0.21 151	0.18 172	0.20 154	0.17 161	0.20 129	0.16 143	0.25 158	0.16 153	0.21 157	0.17 160	0.16 127	0.18 168	0.15 154	0.20 154	0.16 156	0.20 150	0.18 171	0.21 156	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.20 153	0.17 160	0.20 151	0.16 154

dd	0.18 133	0.22 142	0.16 112	0.22 154	0.15 153	0.22 162	0.15 152	0.21 133	0.15 136	0.21 141	0.15 149	0.21 157	0.15 153	0.15 119	0.15 153	0.15 154	0.22 162	0.14 149	0.22 156	0.14 148	0.22 160	0.15 154	0.16 151	0.15 152	0.23 167	0.15 153	0.22 159	0.16 154

dad	0.18 133	0.23 147	0.16 112	0.22 154	0.15 153	0.22 162	0.15 152	0.22 141	0.16 143	0.21 141	0.15 149	0.22 161	0.15 153	0.15 119	0.16 156	0.17 158	0.23 167	0.17 160	0.23 166	0.15 155	0.22 160	0.15 154	0.15 147	0.15 152	0.22 161	0.15 153	0.22 159	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	0.33 174	1.50 373	0.15 104	0.11 93	0.19 151	0.11 98	0.12 93	0.12 128	0.11 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 126	0.11 95

depth_test_26	0.19 139	0.36 184	0.26 175	0.21 151	0.14 147	0.21 160	0.14 144	0.36 189	0.14 133	0.20 137	0.14 144	0.24 174	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 146	0.21 158	0.14 149	0.21 154	0.14 148	0.21 156	0.14 148	0.26 190	0.14 147	0.21 158	0.14 144	0.21 155	0.14 147

MSKI-zero shot	0.19 139	0.21 140	0.16 112	0.22 154	0.16 158	0.23 171	0.17 161	0.22 141	0.17 151	0.22 145	0.17 155	0.22 161	0.16 156	0.19 158	0.16 156	0.17 158	0.23 167	0.16 156	0.22 156	0.16 157	0.22 160	0.17 163	0.16 151	0.17 156	0.22 161	0.19 174	0.22 159	0.16 154

MIM_Stereo	0.19 139	0.23 147	0.18 142	0.22 154	0.16 158	0.22 162	0.16 158	0.21 133	0.16 143	0.22 145	0.17 155	0.21 157	0.17 160	0.20 159	0.18 168	0.17 158	0.22 162	0.18 173	0.22 156	0.16 157	0.21 156	0.16 158	0.17 154	0.17 156	0.21 158	0.16 158	0.22 159	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	0.90 274	0.09 71	0.13 90	0.09 71	0.10 63	0.09 72	0.70 316	0.13 89	0.09 71	0.13 83	0.10 74	0.91 309	0.09 72	0.10 70	0.09 72	0.13 90	0.10 73	0.13 90	0.09 70

iResNet	0.19 139	0.23 147	0.17 123	0.22 154	0.17 162	0.22 162	0.19 175	0.22 141	0.17 151	0.22 145	0.17 155	0.22 161	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 158	0.22 162	0.17 160	0.22 156	0.17 161	0.23 167	0.17 163	0.18 168	0.17 156	0.23 167	0.17 160	0.23 168	0.17 161

LACA2	0.20 145	0.27 166	0.22 158	0.24 167	0.17 162	0.24 175	0.17 161	0.26 160	0.17 151	0.24 152	0.17 155	0.24 174	0.17 160	0.21 164	0.17 160	0.17 158	0.24 172	0.17 160	0.24 172	0.17 161	0.24 170	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.24 173	0.17 160	0.24 170	0.17 161

LACA1	0.20 145	0.27 166	0.22 158	0.24 167	0.17 162	0.24 175	0.17 161	0.27 163	0.17 151	0.24 152	0.17 155	0.24 174	0.17 160	0.21 164	0.17 160	0.17 158	0.24 172	0.17 160	0.24 172	0.17 161	0.24 170	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.24 173	0.17 160	0.24 170	0.17 161

ACV-stereo	0.20 145	0.23 147	0.17 123	0.23 162	0.17 162	0.23 171	0.17 161	0.23 150	0.17 151	0.23 151	0.17 155	0.23 167	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 158	0.24 172	0.17 160	0.23 166	0.17 161	0.24 170	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.23 167	0.17 160	0.23 168	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	0.20 171	0.20 154	0.20 179	0.20 150	0.20 178	0.20 152	0.20 178	0.20 173	0.20 175	0.20 153	0.20 175	0.20 151	0.20 175

ASD4	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	0.20 171	0.20 154	0.20 179	0.20 150	0.20 178	0.20 152	0.20 178	0.20 173	0.20 175	0.20 153	0.20 175	0.20 151	0.20 175

iResNetv2_ROB	0.20 145	0.22 142	0.19 148	0.23 162	0.19 176	0.22 162	0.17 161	0.22 141	0.17 151	0.22 145	0.17 155	0.22 161	0.17 160	0.18 153	0.18 168	0.19 170	0.22 162	0.17 160	0.23 166	0.17 161	0.25 175	0.18 174	0.17 154	0.18 170	0.23 167	0.17 160	0.25 180	0.17 161

AROF-Stereo	0.21 151	0.10 61	0.15 109	0.14 102	0.07 60	0.10 65	0.11 96	0.17 100	0.09 63	0.21 141	0.08 65	0.18 146	0.11 98	2.25 395	0.12 128	0.08 68	0.13 89	0.07 60	0.24 172	0.11 93	0.20 152	0.12 132	0.13 139	0.18 170	0.19 148	0.07 59	0.10 65	0.14 147

arf5	0.21 151	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	2.50 404	0.07 57	0.14 146	0.10 65	0.13 140	0.22 156	0.11 93	0.15 121	0.12 132	0.11 92	0.07 60	0.10 64	0.14 144	0.21 155	0.13 139

LACA3	0.21 151	0.27 166	0.23 164	0.25 172	0.17 162	0.25 183	0.17 161	0.28 164	0.17 151	0.25 158	0.17 155	0.25 179	0.17 160	0.22 167	0.17 160	0.17 158	0.25 180	0.17 160	0.25 180	0.17 161	0.25 175	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.25 181	0.17 160	0.25 180	0.17 161

ITSA-stereo	0.21 151	0.16 102	0.12 85	0.16 130	0.13 140	0.18 140	0.14 144	0.16 96	1.89 392	0.16 122	0.12 129	0.17 141	0.12 135	0.13 102	0.13 140	0.13 138	0.17 144	0.13 140	0.17 139	0.12 135	0.16 138	0.12 132	0.12 125	0.12 129	0.17 141	0.12 130	0.16 137	0.12 126

AROF-StereoT2	0.22 155	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	2.58 405	0.08 68	0.13 138	0.10 65	0.13 140	0.22 156	0.07 60	0.24 170	0.13 142	0.16 151	0.07 60	0.10 64	0.12 130	0.24 170	0.08 66

Pointernet	0.22 155	0.41 195	0.38 207	0.22 154	0.17 162	0.22 162	0.17 161	0.41 208	0.17 151	0.22 145	0.17 155	0.22 161	0.17 160	0.18 153	0.18 168	0.18 167	0.23 167	0.18 173	0.23 166	0.18 171	0.23 167	0.18 174	0.17 154	0.17 156	0.22 161	0.18 172	0.22 159	0.17 161

JetRed	0.22 155	0.11 75	0.12 85	0.11 74	0.11 91	0.11 82	0.11 96	0.11 70	0.11 85	2.93 394	0.11 93	0.11 83	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.12 128	0.11 82	0.11 98	0.11 76	0.11 93	0.11 81	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.11 82	0.11 97	0.11 83	0.11 95

JetBlue	0.23 158	0.12 79	0.13 95	0.12 81	0.12 131	0.12 87	0.11 96	0.14 77	0.12 117	3.07 395	0.12 129	0.12 89	0.11 98	0.11 82	0.13 140	0.13 138	0.12 87	0.12 134	0.13 83	0.11 93	0.12 86	0.13 142	0.12 125	0.14 147	0.13 90	0.12 130	0.12 88	0.11 95

SFCPSM	0.23 158	0.18 116	0.13 95	0.18 140	0.12 131	0.18 140	0.80 328	0.17 100	0.12 117	0.88 273	0.12 129	0.17 141	0.12 135	0.13 102	0.12 128	0.12 128	0.18 148	0.12 134	0.18 143	0.12 135	1.18 340	0.13 142	0.12 125	0.12 129	0.18 144	0.13 141	0.18 143	0.12 126

S2M2_XL	0.24 160	1.32 319	0.86 302	0.17 136	0.11 91	0.17 136	0.11 96	1.05 309	0.12 117	0.16 122	0.11 93	0.16 137	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 96	0.17 144	0.11 98	0.17 139	0.11 93	0.17 142	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.17 141	0.11 97	0.17 141	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	0.25 161	1.16 295	1.02 316	0.16 130	0.13 140	0.16 134	0.13 140	1.16 316	0.13 127	0.15 104	0.13 140	0.15 126	0.13 144	0.13 102	0.13 140	0.13 138	0.16 137	0.13 140	0.16 136	0.13 144	0.16 138	0.13 142	0.13 139	0.13 144	0.16 138	0.13 141	0.16 137	0.13 139

LoS_RVC	0.25 161	0.25 159	0.25 170	0.25 172	0.25 190	0.25 183	0.25 190	0.25 155	0.25 183	0.25 158	0.25 192	0.25 179	0.25 190	0.26 180	0.25 192	0.26 189	0.25 180	0.25 191	0.26 184	0.25 192	0.25 175	0.25 189	0.25 186	0.25 190	0.25 181	0.25 190	0.25 180	0.25 189

tt_ll	0.25 161	0.25 159	0.25 170	0.25 172	0.25 190	0.25 183	0.25 190	0.25 155	0.25 183	0.25 158	0.25 192	0.25 179	0.25 190	0.26 180	0.25 192	0.26 189	0.25 180	0.25 191	0.26 184	0.25 192	0.25 175	0.25 189	0.25 186	0.25 190	0.25 181	0.25 190	0.25 180	0.25 189

CAS	0.25 161	0.25 159	0.25 170	0.25 172	0.26 192	0.26 190	0.26 192	0.25 155	0.25 183	0.25 158	0.25 192	0.25 179	0.25 190	0.25 177	0.25 192	0.25 186	0.26 187	0.25 191	0.26 184	0.26 196	0.25 175	0.25 189	0.25 186	0.26 194	0.25 181	0.26 194	0.25 180	0.25 189

LoS	0.25 161	0.25 159	0.27 178	0.27 181	0.26 192	0.25 183	0.26 192	0.26 160	0.25 183	0.26 165	0.25 192	0.25 179	0.25 190	0.26 180	0.25 192	0.25 186	0.25 180	0.25 191	0.25 180	0.25 192	0.27 184	0.25 189	0.26 190	0.26 194	0.26 186	0.25 190	0.25 180	0.25 189
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GeoAtt-L-single (ZS)	0.26 166	0.31 175	0.25 170	0.31 188	0.22 181	0.30 194	0.20 177	0.34 181	0.22 175	0.32 170	0.23 184	0.30 194	0.21 180	0.24 176	0.22 183	0.21 175	0.30 193	0.22 182	0.29 191	0.21 181	0.31 190	0.21 181	0.21 175	0.22 182	0.33 195	0.23 185	0.32 194	0.25 189

castereo++	0.26 166	1.28 316	1.07 326	0.15 118	0.13 140	0.15 118	0.14 144	1.22 323	0.13 127	0.16 122	0.17 155	0.16 137	0.14 148	0.14 113	0.15 153	0.14 146	0.15 124	0.14 149	0.16 136	0.14 148	0.16 138	0.14 148	0.14 144	0.14 147	0.16 138	0.14 144	0.16 137	0.15 151

small-0shot	0.27 168	0.27 166	0.26 175	0.26 178	0.27 197	0.27 191	0.27 196	0.26 160	0.26 190	0.27 166	0.27 200	0.26 188	0.26 196	0.26 180	0.26 197	0.27 198	0.27 189	0.26 195	0.27 188	0.27 200	0.26 183	0.27 196	0.26 190	0.26 194	0.27 188	0.27 197	0.27 189	0.26 195

model_zeroshot	0.27 168	0.30 173	0.19 148	0.36 202	0.23 187	0.25 183	0.27 196	0.33 174	0.21 170	0.35 176	0.22 181	0.25 179	0.27 199	0.26 180	0.23 186	0.26 189	0.35 201	0.22 182	0.36 204	0.23 188	0.25 175	0.27 196	0.27 194	0.23 186	0.36 204	0.22 182	0.25 180	0.27 199

DCVSM-stereo	0.27 168	0.38 188	0.22 158	0.38 208	0.22 181	0.38 218	0.22 183	0.29 167	0.22 175	0.29 168	0.22 181	0.29 192	0.22 183	0.22 167	0.21 179	0.21 175	0.38 213	0.22 182	0.38 213	0.22 183	0.38 207	0.22 182	0.21 175	0.25 190	0.38 211	0.21 179	0.38 210	0.21 179

DLNR_Zeroshot_test	0.27 168	0.30 173	0.23 164	0.30 186	0.22 181	0.31 196	0.24 188	0.29 167	0.23 179	0.38 188	0.23 184	0.29 192	0.23 187	0.22 167	0.23 186	0.23 181	0.30 193	0.34 233	0.29 191	0.23 188	0.29 188	0.29 220	0.22 179	0.23 186	0.30 192	0.23 185	0.30 192	0.23 186

HGLStereo	0.27 168	0.25 159	0.21 157	0.35 197	0.21 180	0.35 203	0.21 181	0.34 181	0.21 170	0.39 193	0.21 178	0.34 199	0.21 180	0.22 167	0.21 179	0.21 175	0.35 201	0.22 182	0.35 200	0.22 183	0.35 197	0.22 182	0.21 175	0.21 179	0.35 201	0.21 179	0.35 201	0.21 179

Cross2Single-S	0.28 173	0.37 186	0.26 175	0.35 197	0.23 187	0.35 203	0.23 185	0.37 191	0.23 179	0.35 176	0.23 184	0.35 202	0.23 187	0.25 177	0.23 186	0.23 181	0.35 201	0.23 188	0.35 200	0.23 188	0.35 197	0.23 187	0.23 183	0.23 186	0.35 201	0.23 185	0.35 201	0.23 186

iResNet_ROB	0.28 173	0.32 178	0.24 169	0.33 191	0.26 192	0.32 198	0.24 188	0.33 174	0.25 183	0.33 171	0.24 190	0.35 202	0.24 189	0.23 172	0.24 191	0.25 186	0.32 196	0.24 190	0.36 204	0.24 191	0.32 191	0.28 204	0.24 185	0.24 189	0.32 194	0.24 189	0.33 195	0.24 188

IGEV-FE	0.29 175	2.85 373	0.36 203	0.20 146	0.17 162	0.19 148	0.17 161	0.37 191	0.17 151	0.19 134	0.17 155	0.19 151	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 158	0.19 153	0.17 160	0.19 147	0.17 161	0.19 148	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.19 148	0.17 160	0.19 146	0.17 161

IMH-64-1	0.29 175	0.23 147	0.23 164	0.23 162	0.22 181	0.22 162	0.23 185	0.22 141	0.22 175	2.02 360	0.23 184	0.23 167	0.22 183	0.23 172	0.23 186	0.23 181	0.23 167	0.22 182	0.23 166	0.22 183	0.22 160	0.22 182	0.22 179	0.22 182	0.22 161	0.22 182	0.22 159	0.22 182

IMH-64	0.29 175	0.23 147	0.23 164	0.23 162	0.22 181	0.22 162	0.23 185	0.22 141	0.22 175	2.02 360	0.23 184	0.23 167	0.22 183	0.23 172	0.23 186	0.23 181	0.23 167	0.22 182	0.23 166	0.22 183	0.22 160	0.22 182	0.22 179	0.22 182	0.22 161	0.22 182	0.22 159	0.22 182

UPFNet	0.29 175	0.24 155	0.16 112	0.24 167	0.16 158	0.24 175	0.16 158	0.23 150	0.16 143	1.19 307	0.16 153	0.23 167	0.16 156	0.17 140	0.16 156	0.89 333	0.24 172	0.16 156	0.24 172	0.18 171	1.20 343	0.16 158	0.17 154	0.16 155	0.24 173	0.16 158	0.24 170	0.16 154

WAO-6	0.30 179	0.22 142	0.23 164	0.22 154	0.23 187	0.23 171	0.22 183	0.22 141	0.23 179	2.21 371	0.22 181	0.22 161	0.22 183	0.22 167	0.22 183	0.23 181	0.22 162	0.23 188	0.22 156	0.22 183	0.22 160	0.22 182	0.22 179	0.22 182	0.23 167	0.23 185	0.22 159	0.22 182

anonymity	0.30 179	0.34 180	0.27 178	0.33 191	0.27 197	0.33 199	0.28 204	0.33 174	0.28 199	0.33 171	0.28 205	0.33 197	0.28 202	0.28 194	0.28 206	0.28 201	0.34 198	0.28 201	0.34 198	0.28 203	0.34 193	0.27 196	0.27 194	0.27 199	0.34 198	0.28 201	0.34 199	0.28 203

iRaft-Stereo_20w	0.30 179	0.46 214	0.27 178	0.34 193	0.26 192	0.35 203	0.28 204	0.34 181	0.26 190	0.34 174	0.26 196	0.34 199	0.26 196	0.26 180	0.26 197	0.26 189	0.34 198	0.26 195	0.34 198	0.26 196	0.34 193	0.26 195	0.26 190	0.26 194	0.34 198	0.26 194	0.34 199	0.26 195

MMNet	0.30 179	0.24 155	0.17 123	0.24 167	0.17 162	0.24 175	0.17 161	0.23 150	0.18 162	1.21 311	0.17 155	0.23 167	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.89 333	0.24 172	0.17 160	0.24 172	0.17 161	1.22 345	0.16 158	0.17 154	0.17 156	0.24 173	0.17 160	0.24 170	0.17 161

delet	0.30 179	0.24 155	0.17 123	0.24 167	0.17 162	0.24 175	0.17 161	0.23 150	0.16 143	1.21 311	0.17 155	0.24 174	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.91 337	0.24 172	0.17 160	0.24 172	0.17 161	1.23 347	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.24 173	0.17 160	0.24 170	0.17 161

psm_up	0.30 179	0.24 155	0.17 123	0.25 172	0.17 162	0.24 175	0.17 161	0.24 154	0.17 151	1.20 309	0.17 155	0.23 167	0.17 160	0.17 140	0.18 168	0.90 336	0.24 172	0.17 160	0.25 180	0.17 161	1.24 350	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.24 173	0.17 160	0.24 170	0.17 161

MLCV	0.30 179	0.33 179	0.28 181	0.34 193	0.28 202	0.33 199	0.28 204	0.33 174	0.29 207	0.33 171	0.27 200	0.33 197	0.28 202	0.26 180	0.29 217	0.28 201	0.33 197	0.28 201	0.33 195	0.28 203	0.33 192	0.27 196	0.28 200	0.28 204	0.33 195	0.28 201	0.33 195	0.28 203

DN-CSS_ROB	0.30 179	0.34 180	0.29 186	0.34 193	0.27 197	0.34 201	0.28 204	0.33 174	0.27 193	0.34 174	0.27 200	0.34 199	0.28 202	0.29 199	0.27 201	0.26 189	0.35 201	0.29 214	0.33 195	0.28 203	0.34 193	0.28 204	0.28 200	0.27 199	0.34 198	0.28 201	0.33 195	0.28 203

SCION-MonSter(vits)	0.31 187	0.76 265	0.22 158	0.19 143	0.15 153	0.19 148	0.15 152	0.41 208	0.27 193	0.38 188	0.27 200	0.38 216	0.27 199	0.27 188	0.27 201	0.27 198	0.40 230	0.27 199	0.39 225	0.27 200	0.39 218	0.27 196	0.27 194	0.27 199	0.39 222	0.27 197	0.39 222	0.27 199

UNDER WATER-64	0.31 187	0.25 159	0.25 170	0.26 178	0.26 192	0.25 183	0.26 192	0.25 155	0.26 190	1.69 344	0.26 196	0.25 179	0.25 190	0.25 177	0.26 197	0.26 189	0.25 180	0.26 195	0.26 184	0.26 196	0.25 175	0.25 189	0.25 186	0.25 190	0.26 186	0.26 194	0.25 180	0.26 195

LG-Stereo_L2	0.32 189	0.45 210	0.36 203	0.37 204	0.27 197	0.37 213	0.27 196	0.43 214	0.27 193	0.36 183	0.31 227	0.36 209	0.27 199	0.27 188	0.27 201	0.30 219	0.37 210	0.27 199	0.37 208	0.27 200	0.37 204	0.27 196	0.27 194	0.27 199	0.37 208	0.27 197	0.37 208	0.27 199

CASnet	0.32 189	0.53 230	0.34 200	0.27 181	0.31 228	0.34 201	0.29 221	0.31 172	0.32 219	0.25 158	0.31 227	0.27 189	0.40 257	0.45 250	0.27 201	0.30 219	0.26 187	0.40 256	0.28 190	0.37 246	0.28 186	0.39 255	0.29 211	0.40 259	0.29 191	0.28 201	0.24 170	0.30 225
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 189	0.45 210	0.29 186	0.36 202	0.29 216	0.36 209	0.29 221	0.36 189	0.29 207	0.35 176	0.29 215	0.35 202	0.28 202	0.27 188	0.28 206	0.28 201	0.35 201	0.28 201	0.35 200	0.28 203	0.35 197	0.28 204	0.29 211	0.29 218	0.36 204	0.29 220	0.36 205	0.29 218

TS12	0.33 192	0.16 102	1.86 376	0.16 130	0.14 147	0.15 118	0.14 144	1.78 349	0.21 170	0.15 104	0.14 144	0.15 126	0.16 156	1.83 382	0.18 168	0.20 171	0.14 109	0.11 98	0.12 81	0.11 93	0.15 121	0.14 148	0.12 125	0.09 72	0.15 120	0.10 73	0.10 65	0.13 139

RSM	0.33 192	0.36 184	0.31 195	0.39 222	0.32 232	0.36 209	0.30 228	0.35 185	0.38 240	0.35 176	0.31 227	0.35 202	0.30 222	0.30 205	0.31 227	0.30 219	0.36 207	0.31 225	0.36 204	0.30 224	0.36 202	0.31 227	0.31 224	0.31 226	0.36 204	0.31 228	0.36 205	0.31 229

SQANet	0.33 192	0.28 170	0.28 181	0.28 185	0.28 202	0.29 193	0.28 204	0.28 164	0.28 199	1.59 339	0.28 205	0.28 191	0.28 202	0.28 194	0.28 206	0.28 201	0.28 191	0.28 201	0.29 191	0.28 203	0.28 186	0.28 204	0.28 200	0.28 204	0.28 190	0.28 201	0.28 190	0.28 203

DGSMNet	0.33 192	0.42 205	0.28 181	0.40 223	0.28 202	0.40 230	0.28 204	0.40 206	0.28 199	0.40 201	0.28 205	0.39 222	0.28 202	0.27 188	0.28 206	0.28 201	0.40 230	0.28 201	0.42 242	0.29 216	0.41 226	0.31 227	0.29 211	0.28 204	0.41 230	0.28 201	0.42 241	0.29 218

gcap_with_dpt	0.34 196	0.42 205	0.29 186	0.42 234	0.29 216	0.42 243	0.29 221	0.39 202	0.29 207	0.39 193	0.29 215	0.39 222	0.29 214	0.29 199	0.29 217	0.28 201	0.42 239	0.29 214	0.42 242	0.29 216	0.42 237	0.28 204	0.28 200	0.28 204	0.41 230	0.28 201	0.41 229	0.28 203

castereo	0.34 196	1.59 327	1.39 349	0.17 136	0.15 153	0.18 140	0.26 192	1.74 348	0.17 151	0.19 134	0.18 170	0.18 146	0.20 175	0.20 159	0.22 183	0.21 175	0.18 148	0.17 160	0.19 147	0.16 157	0.18 144	0.20 178	0.17 154	0.21 179	0.19 148	0.17 160	0.19 146	0.16 154

GCAP-BAT	0.34 196	0.42 205	0.29 186	0.42 234	0.29 216	0.42 243	0.29 221	0.39 202	0.29 207	0.39 193	0.29 215	0.39 222	0.29 214	0.29 199	0.29 217	0.28 201	0.42 239	0.29 214	0.42 242	0.29 216	0.42 237	0.28 204	0.28 200	0.28 204	0.41 230	0.28 201	0.41 229	0.28 203

RAFT-Test	0.34 196	0.45 210	0.30 192	0.38 208	0.32 232	0.40 230	0.32 234	0.39 202	0.32 219	0.39 193	0.30 223	0.37 211	0.29 214	0.30 205	0.30 223	0.29 214	0.38 213	0.30 221	0.38 213	0.29 216	0.38 207	0.29 220	0.29 211	0.30 224	0.38 211	0.30 225	0.38 210	0.30 225

RAFT + AFF	0.34 196	0.29 171	0.32 198	0.31 188	0.30 224	0.39 227	0.32 234	0.39 202	0.30 211	0.39 193	0.32 230	0.39 222	0.32 227	0.35 218	0.36 239	0.32 228	0.38 213	0.31 225	0.38 213	0.31 229	0.38 207	0.28 204	0.37 244	0.34 235	0.38 211	0.30 225	0.38 210	0.28 203

test_c	0.35 201	1.71 334	1.73 367	0.11 74	0.13 140	0.13 89	0.08 68	1.69 344	0.15 136	0.13 64	0.09 71	0.09 63	0.09 71	1.70 378	0.12 128	0.08 68	0.16 137	0.10 72	0.12 81	0.10 74	0.14 106	0.06 58	0.10 70	0.08 69	0.12 87	0.11 97	0.13 90	0.12 126

ETE_ROB	0.35 201	0.35 183	0.35 201	0.35 197	0.35 240	0.35 203	0.35 237	0.35 185	0.35 231	0.35 176	0.35 238	0.35 202	0.35 236	0.35 218	0.35 235	0.35 236	0.35 201	0.35 237	0.35 200	0.35 239	0.35 197	0.35 236	0.35 235	0.35 239	0.35 201	0.35 237	0.35 201	0.35 238

VIP-Stereo	0.36 203	2.00 345	1.11 330	0.26 178	0.16 158	0.24 175	0.15 152	2.00 364	0.23 179	0.24 152	0.15 149	0.23 167	0.16 156	0.16 127	0.16 156	0.15 154	0.24 172	0.15 154	0.24 172	0.16 157	0.24 170	0.15 154	0.15 147	0.20 175	0.24 173	0.15 153	0.24 170	0.15 151

GREAT-IGEV	0.36 203	0.46 214	0.33 199	0.43 237	0.30 224	0.43 249	0.30 228	0.45 217	0.30 211	0.42 213	0.30 223	0.43 244	0.30 222	0.30 205	0.30 223	0.30 219	0.43 245	0.30 221	0.43 246	0.30 224	0.43 240	0.30 224	0.30 221	0.30 224	0.43 244	0.30 225	0.43 243	0.30 225
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	0.36 203	0.50 227	0.30 192	0.40 223	0.29 216	0.40 230	0.29 221	0.35 185	0.30 211	0.47 225	0.30 223	0.35 202	0.32 227	0.29 199	0.34 233	0.33 232	0.59 279	0.31 225	0.39 225	0.29 216	0.37 204	0.38 246	0.29 211	0.31 226	0.58 283	0.28 201	0.51 269	0.29 218

GEStereo_RVC	0.36 203	0.23 147	0.18 142	0.23 162	0.18 172	0.23 171	0.19 175	0.22 141	0.19 164	0.24 152	0.20 175	0.24 174	0.18 173	0.18 153	0.18 168	0.21 175	0.25 180	0.18 173	0.22 156	0.18 171	0.23 167	0.18 174	0.19 171	0.20 175	0.23 167	0.20 175	4.43 418	0.19 173

DMCA	0.36 203	0.38 188	0.37 205	0.35 197	0.35 240	0.35 203	0.36 243	0.35 185	0.36 236	0.36 183	0.37 248	0.36 209	0.36 241	0.36 223	0.35 235	0.37 241	0.36 207	0.36 239	0.36 204	0.36 243	0.36 202	0.35 236	0.36 240	0.36 242	0.37 208	0.36 241	0.36 205	0.36 243

NBS	0.37 208	0.38 188	0.38 207	0.38 208	0.39 255	0.37 213	0.36 243	0.37 191	0.37 238	0.37 185	0.35 238	0.37 211	0.39 255	0.37 225	0.38 244	0.39 252	0.38 213	0.36 239	0.37 208	0.36 243	0.38 207	0.37 242	0.39 254	0.37 248	0.38 211	0.35 237	0.38 210	0.39 255

LACA_dic	0.37 208	1.72 335	1.69 364	0.13 84	0.12 131	0.15 118	0.12 133	1.69 344	0.16 143	0.17 128	0.19 174	0.13 90	0.12 135	1.70 378	0.13 140	0.13 138	0.16 137	0.12 134	0.14 103	0.14 148	0.13 89	0.12 132	0.12 125	0.12 129	0.14 108	0.12 130	0.13 90	0.12 126

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 208	0.64 249	0.59 266	0.38 208	0.31 228	0.38 218	0.31 231	0.65 257	0.32 219	0.38 188	0.32 230	0.38 216	0.32 227	0.32 209	0.32 229	0.32 228	0.38 213	0.32 229	0.39 225	0.32 230	0.39 218	0.32 230	0.32 225	0.32 228	0.39 222	0.32 230	0.39 222	0.32 231

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 208	0.65 251	0.60 268	0.38 208	0.31 228	0.38 218	0.31 231	0.65 257	0.32 219	0.37 185	0.32 230	0.37 211	0.32 227	0.32 209	0.32 229	0.32 228	0.38 213	0.32 229	0.38 213	0.32 230	0.38 207	0.32 230	0.32 225	0.32 228	0.38 211	0.32 230	0.38 210	0.32 231

DDF-Stereo	0.37 208	0.57 240	0.50 246	0.40 223	0.32 232	0.40 230	0.32 234	0.53 241	0.32 219	0.39 193	0.32 230	0.39 222	0.32 227	0.32 209	0.32 229	0.32 228	0.40 230	0.32 229	0.40 228	0.32 230	0.40 225	0.32 230	0.32 225	0.32 228	0.40 225	0.32 230	0.40 225	0.32 231

XPNet_ROB	0.37 208	0.37 186	0.37 205	0.37 204	0.37 246	0.37 213	0.37 249	0.37 191	0.37 238	0.37 185	0.37 248	0.37 211	0.37 243	0.37 225	0.37 242	0.37 241	0.37 210	0.37 245	0.37 208	0.37 246	0.37 204	0.37 242	0.37 244	0.37 248	0.37 208	0.37 247	0.37 208	0.37 246

GIP-stereo	0.38 214	0.56 237	0.40 212	0.45 245	0.33 235	0.44 251	0.35 237	0.49 231	0.33 225	0.43 216	0.32 230	0.42 240	0.31 224	0.33 213	0.33 232	0.34 233	0.40 230	0.32 229	0.40 228	0.32 230	0.43 240	0.38 246	0.33 230	0.32 228	0.43 244	0.32 230	0.42 241	0.34 237

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 214	1.06 288	0.54 255	0.59 278	0.27 197	0.46 253	0.27 196	0.46 218	0.27 193	0.46 222	0.27 200	0.46 248	0.26 196	0.27 188	0.27 201	0.26 189	0.46 249	0.26 195	0.45 249	0.30 224	0.46 244	0.27 196	0.27 194	0.27 199	0.46 248	0.27 197	0.45 246	0.26 195

CES	0.38 214	0.34 180	0.44 224	0.43 237	0.33 235	0.37 213	0.44 270	0.37 191	0.38 240	0.45 219	0.35 238	0.35 202	0.41 258	0.45 250	0.36 239	0.36 238	0.36 207	0.45 269	0.43 246	0.35 239	0.34 193	0.46 269	0.36 240	0.36 242	0.42 243	0.34 236	0.35 201	0.38 249

PML	0.39 217	0.56 237	0.29 186	0.55 272	0.28 202	0.56 281	0.28 204	0.51 238	0.28 199	0.50 231	0.28 205	0.51 269	0.28 202	0.29 199	0.28 206	0.29 214	0.56 277	0.29 214	0.57 284	0.28 203	0.56 276	0.28 204	0.28 200	0.29 218	0.56 280	0.28 201	0.56 278	0.28 203

CR-RVC	0.40 218	1.89 340	1.85 372	0.15 118	0.13 140	0.17 136	0.14 144	1.84 350	0.14 133	0.20 137	0.14 144	0.13 90	0.13 144	1.86 387	0.14 147	0.14 146	0.13 89	0.13 140	0.13 83	0.13 144	0.13 89	0.14 148	0.13 139	0.19 173	0.18 144	0.13 141	0.13 90	0.21 179

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 218	2.14 355	1.91 380	0.20 146	0.18 172	0.19 148	0.17 161	2.23 367	0.19 164	0.24 152	0.21 178	0.19 151	0.21 180	0.20 159	0.18 168	0.20 171	0.20 154	0.18 173	0.20 150	0.19 176	0.19 148	0.17 163	0.18 168	0.17 156	0.20 153	0.20 175	0.21 155	0.19 173

CR-Stereo	0.41 220	1.91 343	1.92 381	0.17 136	0.14 147	0.17 136	0.13 140	1.89 353	0.19 164	0.19 134	0.14 144	0.13 90	0.13 144	1.85 385	0.13 140	0.14 146	0.16 137	0.13 140	0.14 103	0.14 148	0.13 89	0.16 158	0.15 147	0.13 144	0.15 120	0.14 144	0.18 143	0.13 139

quiztm	0.41 220	0.45 210	0.40 212	0.44 240	0.39 255	0.45 252	0.39 259	0.44 216	0.40 249	0.45 219	0.39 259	0.45 247	0.39 255	0.39 237	0.40 258	0.39 252	0.45 248	0.40 256	0.45 249	0.39 257	0.44 242	0.39 255	0.39 254	0.39 257	0.44 246	0.39 257	0.44 245	0.39 255

GASTEREO	0.41 220	0.54 231	0.44 224	0.48 256	0.35 240	0.48 265	0.35 237	0.53 241	0.35 231	0.46 222	0.35 238	0.46 248	0.35 236	0.35 218	0.35 235	0.35 236	0.47 253	0.35 237	0.47 255	0.35 239	0.47 248	0.38 246	0.35 235	0.35 239	0.48 259	0.35 237	0.47 251	0.35 238

GwcNet-ADL	0.41 220	0.41 195	0.41 215	0.41 230	0.41 259	0.41 234	0.41 261	0.41 208	0.41 253	0.41 202	0.41 262	0.41 235	0.41 258	0.41 239	0.41 261	0.41 255	0.41 234	0.41 259	0.41 233	0.41 260	0.41 226	0.41 260	0.41 258	0.41 260	0.41 230	0.41 260	0.41 229	0.41 260

PSMNet-ADL	0.41 220	0.41 195	0.41 215	0.41 230	0.41 259	0.41 234	0.41 261	0.41 208	0.41 253	0.41 202	0.41 262	0.41 235	0.41 258	0.41 239	0.41 261	0.41 255	0.41 234	0.41 259	0.41 233	0.41 260	0.41 226	0.41 260	0.41 258	0.41 260	0.41 230	0.41 260	0.41 229	0.41 260

GANet-ADL	0.41 220	0.41 195	0.41 215	0.41 230	0.41 259	0.41 234	0.41 261	0.41 208	0.41 253	0.41 202	0.41 262	0.41 235	0.41 258	0.41 239	0.41 261	0.41 255	0.41 234	0.41 259	0.41 233	0.41 260	0.41 226	0.41 260	0.41 258	0.41 260	0.41 230	0.41 260	0.41 229	0.41 260

ADLNet	0.41 220	0.41 195	0.41 215	0.41 230	0.41 259	0.41 234	0.41 261	0.41 208	0.41 253	0.41 202	0.41 262	0.41 235	0.41 258	0.41 239	0.41 261	0.41 255	0.41 234	0.41 259	0.41 233	0.41 260	0.41 226	0.41 260	0.41 258	0.41 260	0.41 230	0.41 260	0.41 229	0.41 260

GEAStereo	0.42 227	0.55 233	0.44 224	0.48 256	0.35 240	0.48 265	0.35 237	0.54 243	0.35 231	0.47 225	0.36 242	0.47 253	0.41 258	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.51 268	0.36 239	0.51 273	0.38 250	0.48 255	0.35 236	0.35 235	0.36 242	0.52 271	0.37 247	0.48 257	0.36 243

GSStereo	0.42 227	0.56 237	0.44 224	0.48 256	0.36 245	0.48 265	0.36 243	0.54 243	0.36 236	0.47 225	0.36 242	0.47 253	0.36 241	0.36 223	0.35 235	0.36 238	0.48 258	0.36 239	0.48 262	0.36 243	0.48 255	0.36 241	0.36 240	0.36 242	0.48 259	0.36 241	0.48 257	0.35 238

gasm-f	0.42 227	0.55 233	0.44 224	0.48 256	0.35 240	0.48 265	0.35 237	0.54 243	0.35 231	0.47 225	0.36 242	0.47 253	0.41 258	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.51 268	0.36 239	0.51 273	0.38 250	0.48 255	0.35 236	0.35 235	0.36 242	0.52 271	0.37 247	0.48 257	0.36 243

DEFOM-Stereo	0.43 230	1.60 329	1.47 354	0.30 186	0.28 202	0.31 196	0.28 204	1.65 343	0.25 183	0.29 168	0.26 196	0.30 194	0.29 214	0.27 188	0.26 197	0.26 189	0.30 193	0.29 214	0.30 194	0.26 196	0.29 188	0.29 220	0.27 194	0.26 194	0.30 192	0.29 220	0.30 192	0.29 218

GES	0.43 230	0.41 195	0.31 195	0.35 197	0.30 224	0.47 259	0.28 204	0.33 174	0.28 199	0.35 176	0.29 215	2.95 399	0.38 246	0.35 218	0.30 223	0.34 233	0.34 198	0.30 221	0.33 195	0.30 224	0.35 197	0.30 224	0.33 230	0.33 233	0.33 195	0.31 228	0.33 195	0.29 218

MSCF	0.44 232	0.60 246	0.47 232	0.50 264	0.40 257	0.50 272	0.38 252	0.57 251	0.38 240	0.48 229	0.38 251	0.48 261	0.38 246	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.49 263	0.38 248	0.49 266	0.39 257	0.50 263	0.38 246	0.38 248	0.38 250	0.49 264	0.38 251	0.49 265	0.38 249

LG-Stereo_L1	0.44 232	0.58 243	0.49 245	0.51 267	0.38 250	0.51 274	0.38 252	0.56 249	0.38 240	0.50 231	0.38 251	0.50 266	0.38 246	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.52 270	0.38 248	0.52 276	0.38 250	0.51 265	0.38 246	0.38 248	0.38 250	0.52 271	0.38 251	0.51 269	0.40 258

FCDSN-DC	0.44 232	0.31 175	0.35 201	0.34 193	0.28 202	0.35 203	0.30 228	0.32 173	0.25 183	1.32 323	0.24 190	1.00 327	0.32 227	0.35 218	0.34 233	0.30 219	0.72 298	0.37 245	0.48 262	0.32 230	0.53 271	0.49 285	0.23 183	0.29 218	0.50 265	0.42 265	0.61 286	0.71 321
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	0.45 235	0.57 240	0.45 230	0.54 269	0.37 246	0.53 278	0.37 249	0.56 249	0.40 249	0.53 237	0.38 251	0.53 273	0.37 243	0.37 225	0.37 242	0.37 241	0.55 273	0.38 248	0.53 278	0.37 246	0.53 271	0.37 242	0.37 244	0.39 257	0.54 276	0.37 247	0.54 275	0.37 246

WAO-7	0.46 236	0.38 188	0.38 207	0.38 208	0.38 250	0.38 218	0.38 252	0.38 196	0.38 240	2.57 388	0.38 251	0.38 216	0.38 246	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.38 213	0.38 248	0.38 213	0.38 250	0.38 207	0.38 246	0.38 248	0.38 250	0.38 211	0.38 251	0.38 210	0.38 249

Venus	0.46 236	0.38 188	0.40 212	0.38 208	0.38 250	0.39 227	0.38 252	0.38 196	0.38 240	2.71 390	0.38 251	0.38 216	0.38 246	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.38 213	0.38 248	0.38 213	0.38 250	0.38 207	0.38 246	0.38 248	0.38 250	0.38 211	0.38 251	0.39 222	0.38 249

HanzoNet	0.47 238	0.39 193	0.38 207	0.38 208	0.38 250	0.38 218	0.38 252	0.40 206	0.38 240	2.63 389	0.38 251	0.38 216	0.38 246	0.38 228	0.38 244	0.39 252	0.38 213	0.38 248	0.38 213	0.42 265	0.38 207	0.39 255	0.39 254	0.38 250	0.38 211	0.38 251	0.38 210	0.39 255

IMH	0.47 238	0.40 194	0.39 211	0.38 208	0.38 250	0.38 218	0.38 252	0.38 196	0.40 249	2.79 392	0.38 251	0.38 216	0.38 246	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.39 226	0.38 248	0.38 213	0.40 259	0.38 207	0.38 246	0.38 248	0.38 250	0.38 211	0.38 251	0.38 210	0.38 249

LL-Strereo2	0.47 238	2.60 369	0.51 251	0.38 208	0.28 202	0.37 213	0.28 204	0.55 247	0.35 231	0.44 218	0.34 237	0.44 246	0.34 234	0.34 214	0.36 239	0.36 238	0.47 253	0.36 239	0.47 255	0.35 239	0.47 248	0.35 236	0.35 235	0.35 239	0.46 248	0.35 237	0.47 251	0.35 238

DN	0.50 241	0.59 245	0.44 224	0.59 278	0.44 268	0.59 285	0.44 270	0.57 251	0.44 261	0.57 241	0.44 269	0.57 279	0.44 267	0.44 248	0.44 269	0.44 263	0.59 279	0.44 268	0.59 285	0.44 269	0.59 280	0.44 268	0.44 266	0.44 268	0.59 285	0.44 269	0.59 281	0.44 267

GMOStereo	0.50 241	0.44 208	2.38 391	0.40 223	0.34 237	0.42 243	0.36 243	1.96 358	0.34 226	0.41 202	0.36 242	0.42 240	0.35 236	0.34 214	0.38 244	0.31 224	0.39 226	0.34 233	0.40 228	0.33 236	0.39 218	0.33 233	0.33 230	0.34 235	0.40 225	0.36 241	0.40 225	0.32 231

error version	0.50 241	0.44 208	2.38 391	0.40 223	0.34 237	0.42 243	0.36 243	1.96 358	0.34 226	0.41 202	0.36 242	0.42 240	0.35 236	0.34 214	0.38 244	0.31 224	0.39 226	0.34 233	0.40 228	0.33 236	0.39 218	0.33 233	0.33 230	0.34 235	0.40 225	0.36 241	0.40 225	0.32 231

SANet	0.50 241	0.50 227	0.50 246	0.50 264	0.50 289	0.50 272	0.50 289	0.50 235	0.50 283	0.50 231	0.50 288	0.50 266	0.50 287	0.50 269	0.50 290	0.50 286	0.50 266	0.50 289	0.50 270	0.50 290	0.50 263	0.50 291	0.50 284	0.50 286	0.50 265	0.50 290	0.50 267	0.50 284

PDISCO_ROB	0.50 241	0.15 95	0.11 77	0.16 130	3.16 411	0.13 89	0.12 133	0.14 77	0.12 117	0.15 104	0.11 93	2.55 397	0.11 98	2.20 392	0.13 140	0.12 128	0.16 137	0.10 72	0.14 103	0.12 135	0.15 121	0.12 132	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.10 73	2.75 399	0.09 70

otaku	0.52 246	0.46 214	0.48 239	0.46 247	0.46 270	0.46 253	0.46 272	0.46 218	0.47 271	1.88 348	0.46 272	0.46 248	0.46 272	0.46 252	0.46 272	0.46 266	0.47 253	0.46 270	0.46 251	0.46 272	0.47 248	0.46 269	0.46 268	0.46 271	0.47 254	0.46 271	0.46 247	0.47 273

HaxPig	0.52 246	0.48 223	0.47 232	0.47 252	0.47 274	0.47 259	0.47 277	0.47 224	0.47 271	1.80 345	0.47 277	0.47 253	0.47 276	0.47 256	0.47 277	0.47 273	0.47 253	0.47 278	0.47 255	0.47 278	0.47 248	0.47 278	0.47 274	0.47 275	0.47 254	0.47 279	0.47 251	0.47 273

UNDER WATER	0.52 246	0.47 220	0.47 232	0.47 252	0.47 274	0.47 259	0.47 277	0.47 224	0.47 271	1.90 349	0.47 277	0.47 253	0.47 276	0.47 256	0.47 277	0.47 273	0.46 249	0.47 278	0.47 255	0.47 278	0.46 244	0.47 278	0.47 274	0.48 280	0.47 254	0.47 279	0.47 251	0.47 273

Dean	0.52 246	0.46 214	0.48 239	0.46 247	0.46 270	0.46 253	0.46 272	0.46 218	0.46 265	1.90 349	0.46 272	0.47 253	0.46 272	0.46 252	0.46 272	0.46 266	0.48 258	0.46 270	0.46 251	0.46 272	0.46 244	0.46 269	0.46 268	0.46 271	0.46 248	0.46 271	0.46 247	0.46 269

Ntro	0.53 250	0.47 220	0.50 246	0.46 247	0.48 280	0.47 259	0.47 277	0.46 218	0.46 265	2.05 362	0.47 277	0.47 253	0.49 285	0.47 256	0.47 277	0.46 266	0.48 258	0.46 270	0.49 266	0.46 272	0.47 248	0.46 269	0.46 268	0.47 275	0.46 248	0.46 271	0.47 251	0.47 273

RainbowNet	0.53 250	0.48 223	0.48 239	0.48 256	0.48 280	0.48 265	0.48 282	0.48 227	0.48 276	1.92 351	0.48 283	0.48 261	0.48 280	0.48 262	0.48 283	0.48 277	0.48 258	0.48 282	0.48 262	0.48 282	0.48 255	0.48 281	0.48 278	0.48 280	0.48 259	0.48 283	0.48 257	0.48 280

LVE	0.53 250	0.47 220	0.48 239	0.47 252	0.47 274	0.47 259	0.47 277	0.48 227	0.47 271	1.96 356	0.47 277	0.47 253	0.47 276	0.47 256	0.47 277	0.47 273	0.47 253	0.47 278	0.47 255	0.47 278	0.47 248	0.47 278	0.47 274	0.47 275	0.47 254	0.47 279	0.47 251	0.47 273

ACVNet_1	0.53 250	0.46 214	0.48 239	0.47 252	0.47 274	0.46 253	0.48 282	0.48 227	0.48 276	2.07 364	0.47 277	0.48 261	0.48 280	0.47 256	0.47 277	0.46 266	0.49 263	0.47 278	0.47 255	0.47 278	0.48 255	0.46 269	0.46 268	0.48 280	0.47 254	0.47 279	0.48 257	0.47 273

ACVNet-4b	0.53 250	0.46 214	0.47 232	0.46 247	0.46 270	0.46 253	0.46 272	0.46 218	0.46 265	2.17 367	0.46 272	0.46 248	0.47 276	0.46 252	0.46 272	0.46 266	0.46 249	0.46 270	0.46 251	0.46 272	0.46 244	0.46 269	0.46 268	0.47 275	0.46 248	0.46 271	0.46 247	0.46 269

AIO-test2	0.54 255	0.65 251	0.55 258	0.60 281	0.50 289	0.60 287	0.49 285	0.65 257	0.48 276	0.60 245	0.49 286	0.59 281	0.50 287	0.50 269	0.49 287	0.49 282	0.60 282	0.50 289	0.60 288	0.49 287	0.60 282	0.49 285	0.50 284	0.51 288	0.60 288	0.48 283	0.60 283	0.50 284

AIO-test1	0.54 255	0.64 249	0.54 255	0.60 281	0.49 285	0.61 289	0.49 285	0.64 256	0.49 281	0.59 243	0.48 283	0.60 283	0.50 287	0.48 262	0.48 283	0.48 277	0.60 282	0.48 282	0.60 288	0.48 282	0.60 282	0.49 285	0.49 281	0.49 284	0.59 285	0.49 287	0.60 283	0.49 281

notaker	0.54 255	0.48 223	0.48 239	0.48 256	0.48 280	0.48 265	0.49 285	0.48 227	0.48 276	1.95 355	0.48 283	0.48 261	0.48 280	0.48 262	0.48 283	0.48 277	0.48 258	0.48 282	0.48 262	0.48 282	0.49 261	0.48 281	0.48 278	0.49 284	0.48 259	0.48 283	0.48 257	0.49 281

FSD	0.55 258	0.55 233	0.42 221	0.54 269	0.42 264	0.55 280	0.43 268	0.54 243	0.42 258	0.59 243	0.42 267	0.54 275	0.44 267	0.43 246	0.42 267	0.42 260	0.55 273	0.42 265	2.46 393	0.44 269	0.55 274	0.43 266	0.42 262	0.44 268	0.55 277	0.43 268	0.55 276	0.53 290

ACVNet_2	0.55 258	0.49 226	0.50 246	0.49 262	0.49 285	0.49 271	0.49 285	0.49 231	0.49 281	2.14 366	0.49 286	0.50 266	0.49 285	0.49 266	0.49 287	0.49 282	0.50 266	0.49 288	0.50 270	0.49 287	0.49 261	0.49 285	0.49 281	0.50 286	0.50 265	0.49 287	0.50 267	0.49 281

CFNet	0.55 258	0.25 159	0.18 142	0.25 172	0.18 172	0.25 183	0.18 174	0.25 155	0.18 162	0.25 158	0.18 170	0.25 179	0.18 173	0.18 153	0.18 168	0.18 167	0.25 180	0.18 173	0.25 180	0.18 171	5.31 430	4.36 430	0.18 168	0.18 170	0.25 181	0.18 172	0.25 180	0.18 172

PSMNet_ROB	0.55 258	0.55 233	0.56 261	0.56 273	0.55 293	0.56 281	0.55 293	0.55 247	0.55 287	0.55 238	0.55 293	0.55 276	0.55 295	0.55 272	0.56 295	0.55 290	0.55 273	0.55 295	0.55 281	0.55 293	0.55 274	0.55 294	0.55 289	0.55 294	0.55 277	0.55 295	0.55 276	0.55 291

PointNet	0.56 262	0.69 255	0.47 232	0.69 290	0.47 274	0.69 295	0.47 277	0.70 266	0.47 271	0.69 251	0.47 277	0.69 293	0.48 280	0.47 256	0.47 277	0.47 273	0.70 293	0.48 282	0.70 296	0.48 282	0.69 292	0.48 281	0.47 274	0.48 280	0.70 296	0.48 283	0.69 292	0.47 273

IER	0.56 262	2.72 372	2.20 385	0.38 208	0.29 216	0.38 218	0.27 196	2.77 383	0.27 193	0.38 188	0.28 205	0.37 211	0.25 190	0.26 180	0.25 192	0.26 189	0.38 213	0.29 214	0.38 213	0.25 192	0.39 218	0.25 189	0.29 211	0.29 218	0.40 225	0.25 190	0.38 210	0.25 189

GeoAtt-L (ZS)	0.57 264	0.73 260	0.50 246	0.70 296	0.48 280	0.70 298	0.46 272	0.74 274	0.46 265	0.69 251	0.46 272	0.69 293	0.46 272	0.48 262	0.46 272	0.48 277	0.71 296	0.46 270	0.70 296	0.46 272	0.70 295	0.46 269	0.48 278	0.47 275	0.70 296	0.46 271	0.70 295	0.46 269

LG-Stereo	0.57 264	0.58 243	0.43 222	0.54 269	0.65 304	0.95 319	0.69 318	0.69 262	0.38 240	0.52 235	0.37 248	0.53 273	0.37 243	0.68 300	0.73 323	0.72 319	0.70 293	0.37 245	0.54 280	0.37 246	0.54 273	0.37 242	0.37 244	0.56 295	0.95 320	0.59 300	0.84 309	0.37 246

CASS	0.58 266	0.89 273	0.55 258	0.56 273	0.55 293	0.60 287	0.57 299	0.57 251	0.56 289	0.55 238	0.56 294	0.56 277	0.50 287	0.63 284	0.56 295	0.56 293	0.62 285	0.62 304	0.59 285	0.56 295	0.56 276	0.48 281	0.60 296	0.56 295	0.57 282	0.60 302	0.57 280	0.59 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 267	0.29 171	0.22 158	0.27 181	5.05 433	0.30 194	0.21 181	0.28 164	0.21 170	0.27 166	0.21 178	0.27 189	0.20 175	0.21 164	0.21 179	0.21 175	0.27 189	0.21 181	0.27 188	0.21 181	0.27 184	0.23 187	0.21 175	0.21 179	0.27 188	0.21 179	5.06 426	0.22 182

LMCR-Stereo	0.61 268	0.61 247	0.61 273	0.61 284	0.61 300	0.67 294	0.61 304	0.61 254	0.61 296	0.61 246	0.61 301	0.61 284	0.61 302	0.61 280	0.61 302	0.61 297	0.61 284	0.61 303	0.61 290	0.61 301	0.61 284	0.61 301	0.61 297	0.61 304	0.61 290	0.61 303	0.61 286	0.61 302

AANet_RVC	0.61 268	0.31 175	5.05 416	0.31 188	0.19 176	0.24 175	0.20 177	5.86 412	0.20 167	0.24 152	0.18 170	0.25 179	0.20 175	0.23 172	0.21 179	0.18 167	0.37 210	0.18 173	0.24 172	0.19 176	0.25 175	0.19 177	0.19 171	0.19 173	0.24 173	0.15 153	0.24 170	0.20 175

iRaftStereo_RVC	0.62 270	1.76 338	2.24 387	0.52 268	0.37 246	0.53 278	0.38 252	2.51 378	0.38 240	0.51 234	0.38 251	0.51 269	0.38 246	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.52 270	0.38 248	0.52 276	0.38 250	0.52 268	0.38 246	0.38 248	0.38 250	0.52 271	0.39 257	0.52 272	0.38 249

DNS	0.64 271	2.00 345	1.58 356	0.59 278	0.42 264	0.59 285	0.42 266	1.99 362	0.42 258	0.57 241	0.42 267	0.57 279	0.42 266	0.42 245	0.42 267	0.42 260	0.59 279	0.42 265	0.59 285	0.42 265	0.59 280	0.42 265	0.42 262	0.42 266	0.59 285	0.42 265	0.59 281	0.42 265

ARAFT	0.64 271	0.74 263	0.62 276	0.70 296	0.56 295	0.72 301	0.55 293	0.72 272	0.54 286	0.73 259	0.56 294	0.72 300	0.56 297	0.56 274	0.62 303	0.63 299	0.73 299	0.53 294	0.73 301	0.54 292	0.72 297	0.65 304	0.62 298	0.56 295	0.72 300	0.54 293	0.72 298	0.57 293

test_1	0.65 273	4.37 392	2.38 391	0.40 223	0.34 237	0.42 243	0.36 243	1.96 358	0.34 226	0.41 202	0.36 242	0.42 240	0.35 236	0.34 214	0.38 244	0.31 224	0.39 226	0.34 233	0.40 228	0.33 236	0.39 218	0.33 233	0.33 230	0.34 235	0.40 225	0.36 241	0.40 225	0.32 231

zero-FE	0.66 274	0.80 267	0.56 261	0.79 301	0.58 297	0.82 306	0.55 293	0.76 276	0.56 289	0.75 261	0.58 298	0.75 304	0.59 300	0.57 275	0.56 295	0.55 290	0.79 303	0.55 295	0.78 307	0.55 293	0.85 306	0.58 296	0.55 289	0.57 299	0.80 306	0.57 297	0.80 303	0.57 293

HH	0.66 274	2.13 350	0.47 232	0.37 204	0.29 216	0.36 209	0.27 196	0.49 231	0.44 261	0.78 262	0.68 313	0.67 289	0.90 337	0.62 281	0.90 336	0.53 288	0.88 311	0.48 282	0.37 208	0.29 216	0.63 287	0.66 307	0.66 302	0.51 288	1.06 337	0.61 303	1.08 336	0.60 298

HanStereo	0.66 274	2.13 350	0.47 232	0.37 204	0.29 216	0.36 209	0.27 196	0.49 231	0.44 261	0.78 262	0.68 313	0.67 289	0.90 337	0.62 281	0.90 336	0.53 288	0.88 311	0.48 282	0.37 208	0.29 216	0.63 287	0.66 307	0.66 302	0.51 288	1.06 337	0.61 303	1.08 336	0.60 298

DSFCA	0.66 274	0.73 260	0.74 287	0.68 289	0.65 304	0.64 291	0.65 309	0.65 257	0.65 299	0.66 249	0.65 304	0.65 286	0.64 303	0.65 287	0.65 306	0.65 301	0.65 287	0.65 307	0.65 292	0.65 304	0.65 290	0.65 304	0.65 301	0.65 307	0.66 292	0.66 307	0.65 289	0.65 304

STTRV1_RVC	0.66 274	1.59 327	0.52 254	0.69 290	0.61 300	0.66 293	0.43 268	0.88 284	0.45 264	0.71 257	0.62 302	0.69 293	0.45 271	0.62 281	0.40 258	0.44 263	0.80 305	0.59 300	0.76 306	0.63 302	0.80 300	0.46 269	0.64 299	0.61 304	0.72 300	0.54 293	0.80 303	0.60 298

4D-IteraStereo	0.67 279	3.40 378	1.05 323	0.71 298	0.83 327	0.47 259	0.27 196	0.47 224	0.27 193	0.35 176	0.26 196	0.68 292	0.84 328	0.41 239	0.54 292	0.89 333	0.74 301	0.88 335	0.73 301	0.87 333	0.42 237	0.27 196	0.28 200	0.28 204	0.36 204	0.28 201	0.68 291	0.90 336

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 279	0.74 263	0.60 268	0.79 301	0.61 300	0.76 302	0.57 299	0.71 270	0.56 289	0.71 257	0.54 292	0.72 300	0.66 306	0.65 287	0.65 306	0.64 300	0.74 301	0.64 306	0.74 303	0.63 302	0.73 298	0.65 304	0.64 299	0.64 306	0.74 302	0.61 303	0.73 299	0.64 303

Occ-G	0.68 281	0.54 231	3.16 405	0.57 277	0.45 269	0.52 277	0.40 260	3.44 393	0.46 265	0.52 235	0.45 271	0.51 269	0.44 267	0.44 248	0.40 258	0.45 265	0.55 273	0.41 259	0.53 278	0.43 267	0.52 268	0.40 258	0.44 266	0.45 270	0.55 277	0.44 269	0.53 274	0.44 267

mm2	0.69 282	0.69 255	0.69 280	0.69 290	0.69 314	0.69 295	0.69 318	0.69 262	0.69 311	0.69 251	0.69 316	0.69 293	0.69 316	0.69 302	0.69 319	0.69 313	0.69 291	0.69 318	0.69 294	0.69 316	0.69 292	0.69 318	0.69 316	0.69 320	0.69 294	0.69 318	0.69 292	0.69 316

mm1	0.69 282	0.69 255	0.69 280	0.69 290	0.69 314	0.69 295	0.69 318	0.69 262	0.69 311	0.69 251	0.69 316	0.69 293	0.69 316	0.69 302	0.69 319	0.69 313	0.69 291	0.69 318	0.69 294	0.69 316	0.69 292	0.69 318	0.69 316	0.69 320	0.69 294	0.69 318	0.69 292	0.69 316

TorneroNet-64	0.69 282	0.65 251	0.30 192	0.27 181	0.47 274	0.28 192	0.35 237	0.34 181	0.80 318	7.93 435	0.29 215	0.30 194	0.31 224	0.81 312	0.28 206	0.27 198	0.29 192	0.28 201	0.85 313	0.83 330	0.62 286	0.28 204	0.30 221	0.28 204	0.52 271	0.29 220	0.29 191	0.27 199

DDUNet	0.69 282	0.84 271	0.59 266	0.84 307	0.59 298	0.87 312	0.57 299	0.84 281	0.59 295	0.82 269	0.58 298	0.85 313	0.57 298	0.59 279	0.59 299	0.57 294	0.87 310	0.59 300	0.85 313	0.59 300	0.85 306	0.59 299	0.59 294	0.59 300	0.87 311	0.59 300	0.84 309	0.59 296

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 286	0.67 254	0.67 279	0.92 310	0.92 336	0.91 314	0.76 325	0.67 261	0.67 307	0.66 249	0.67 309	0.67 289	0.67 312	0.67 295	0.67 313	0.68 312	0.66 288	0.67 312	0.68 293	0.67 311	0.68 291	0.68 315	0.68 313	0.68 318	0.67 293	0.68 316	0.67 290	0.67 310

UDG	0.70 286	0.87 272	0.56 261	0.87 308	0.59 298	0.84 309	0.59 302	0.85 282	0.57 292	0.84 271	0.59 300	0.84 312	0.60 301	0.58 276	0.60 300	0.59 295	0.85 309	0.59 300	0.87 315	0.58 297	0.87 308	0.60 300	0.57 293	0.59 300	0.87 311	0.58 299	0.86 312	0.60 298

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 286	6.91 406	0.46 231	0.46 247	0.46 270	0.46 253	0.46 272	0.46 218	0.46 265	0.46 222	0.46 272	0.46 248	0.46 272	0.46 252	0.46 272	0.46 266	0.46 249	0.46 270	0.46 251	0.46 272	0.47 248	0.46 269	0.46 268	0.46 271	0.46 248	0.46 271	0.46 247	0.46 269

HCRNet	0.71 289	6.06 404	3.15 404	0.50 264	0.22 181	0.21 160	0.15 152	3.04 385	0.34 226	0.43 216	0.33 236	0.43 244	0.33 233	0.15 119	0.14 147	0.14 146	0.21 158	0.17 160	0.47 255	0.20 178	0.21 156	0.16 158	0.32 225	0.33 233	0.50 265	0.33 235	0.49 265	0.28 203

AFF-stereo	0.71 289	0.73 260	0.65 278	0.82 305	0.63 303	0.83 307	0.63 306	0.73 273	0.65 299	0.82 269	0.73 321	0.74 303	0.64 303	0.63 284	0.62 303	0.62 298	0.73 299	0.63 305	0.74 303	0.72 321	0.80 300	0.58 296	0.70 319	0.71 323	0.79 304	0.69 318	0.78 301	0.72 322

DMCA-RVC	0.71 289	0.72 258	0.72 282	0.71 298	0.70 317	0.70 298	0.70 323	0.70 266	0.71 313	0.70 256	0.71 319	0.71 299	0.70 318	0.70 304	0.71 321	0.70 316	0.70 293	0.71 322	0.70 296	0.71 319	0.70 295	0.70 320	0.71 321	0.71 323	0.70 296	0.72 323	0.71 296	0.70 319

PA-Net	0.71 289	0.62 248	0.55 258	0.69 290	0.71 318	0.70 298	0.69 318	0.69 262	0.74 316	0.73 259	0.75 322	0.59 281	0.72 321	0.82 313	0.79 326	0.83 325	0.67 290	0.76 325	0.81 311	0.67 311	0.61 284	0.76 324	0.68 313	0.65 307	0.82 309	0.76 326	0.71 296	0.69 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 293	0.57 240	0.57 264	0.56 273	0.92 336	1.07 337	0.63 306	1.03 305	0.82 322	0.49 230	0.77 323	0.69 293	0.54 294	0.58 276	0.54 292	0.86 327	1.06 332	0.72 323	1.06 335	0.79 324	0.58 279	0.87 332	0.59 294	0.46 271	0.76 303	0.46 271	1.05 333	0.97 343

AEACV	0.74 293	0.52 229	3.10 401	0.60 281	0.48 280	0.56 281	0.48 282	3.02 384	0.83 323	0.61 246	0.62 302	0.72 300	0.50 287	0.49 266	0.49 287	0.48 277	0.58 278	0.50 289	0.55 281	0.48 282	0.56 276	0.50 291	0.50 284	0.51 288	0.58 283	0.51 292	0.60 283	0.51 287

MyStereo04	0.76 295	4.78 398	0.62 276	0.63 287	0.54 292	0.65 292	0.56 297	0.61 254	0.58 293	0.61 246	0.56 294	0.63 285	0.57 298	0.63 284	0.60 300	0.60 296	0.64 286	0.56 298	0.63 291	0.58 297	0.63 287	0.62 303	0.55 289	0.60 302	0.63 291	0.57 297	0.64 288	0.58 295

RSM++	0.77 296	0.91 274	0.72 282	0.83 306	0.71 318	0.83 307	0.72 324	0.81 280	0.71 313	0.81 268	0.71 319	0.81 311	0.71 320	0.71 306	0.71 321	0.70 316	0.83 308	0.72 323	0.83 312	0.81 329	0.83 304	0.72 323	0.71 321	0.71 323	0.88 313	0.71 321	0.83 308	0.70 319

test-3	0.78 297	4.38 393	1.80 370	0.62 285	0.49 285	0.62 290	0.50 289	1.86 351	0.64 298	0.69 251	0.52 290	0.66 287	0.38 246	0.58 276	0.57 298	0.46 266	0.66 288	0.46 270	0.50 270	0.44 269	0.48 255	0.58 296	0.54 288	0.60 302	0.70 296	0.46 271	0.48 257	0.50 284

WQFJA1++	0.80 298	1.24 304	0.73 285	0.97 318	0.65 304	0.97 321	0.65 309	0.97 293	0.65 299	0.94 280	0.66 305	0.94 319	0.65 305	0.66 290	0.65 306	0.66 302	0.98 319	0.66 309	0.98 323	0.66 306	0.98 317	0.66 307	0.66 302	0.66 309	0.98 322	0.66 307	0.98 320	0.66 305

NLMM	0.80 298	1.26 310	0.75 291	0.98 320	0.66 307	0.97 321	0.66 311	0.97 293	0.66 302	0.94 280	0.66 305	0.96 326	0.66 306	0.66 290	0.68 317	0.67 307	0.99 321	0.68 317	0.98 323	0.66 306	0.99 318	0.66 307	0.66 302	0.66 309	1.00 328	0.66 307	0.99 321	0.66 305

AdaDepth	0.80 298	0.95 279	1.02 316	0.95 315	0.67 312	0.95 319	0.67 315	0.94 290	0.67 307	0.92 275	0.67 309	0.94 319	0.67 312	0.67 295	0.67 313	0.67 307	0.95 316	0.67 312	0.95 322	0.67 311	0.96 316	0.68 315	0.67 308	0.67 313	0.96 321	0.67 311	0.95 319	0.67 310

CroCo-Stereo	0.80 298	2.51 364	0.41 215	1.27 356	0.41 259	1.27 355	0.41 261	1.27 326	0.41 253	1.27 319	0.41 262	1.27 355	0.41 258	0.41 239	0.41 261	0.41 255	1.28 355	0.41 259	1.27 351	0.41 260	1.27 353	0.41 260	0.42 262	0.41 260	1.27 355	0.41 260	1.27 354	0.41 260
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	0.80 298	0.80 267	0.80 297	0.80 303	0.80 324	0.80 304	0.80 328	0.80 278	0.80 318	0.80 266	0.80 326	0.80 309	0.80 324	0.80 310	0.80 327	0.80 323	0.80 305	0.80 328	0.80 309	0.80 327	0.80 300	0.80 326	0.80 327	0.80 327	0.80 306	0.80 328	0.80 303	0.80 326

CSAN	0.80 298	0.80 267	0.80 297	0.80 303	0.80 324	0.80 304	0.80 328	0.80 278	0.80 318	0.80 266	0.80 326	0.80 309	0.80 324	0.80 310	0.80 327	0.80 323	0.80 305	0.80 328	0.80 309	0.80 327	0.80 300	0.80 326	0.80 327	0.80 327	0.80 306	0.80 328	0.80 303	0.80 326

WQFJX1	0.81 304	1.27 312	0.74 287	0.98 320	0.67 312	0.98 323	0.67 315	0.97 293	0.67 307	0.94 280	0.67 309	0.95 322	0.66 306	0.66 290	0.66 309	0.67 307	0.99 321	0.67 312	0.98 323	0.68 315	0.99 318	0.66 307	0.66 302	0.66 309	0.99 323	0.66 307	1.00 323	0.66 305

WQFJX	0.81 304	1.27 312	0.74 287	0.99 322	0.66 307	0.99 325	0.66 311	0.99 299	0.66 302	0.95 285	0.66 305	0.95 322	0.67 312	0.67 295	0.66 309	0.66 302	0.99 321	0.66 309	1.00 327	0.66 306	0.99 318	0.67 313	0.68 313	0.67 313	0.99 323	0.67 311	0.99 321	0.67 310

NLMM1	0.81 304	1.26 310	0.74 287	1.00 324	0.66 307	0.99 325	0.67 315	0.98 296	0.66 302	0.94 280	0.67 309	0.94 319	0.66 306	0.66 290	0.66 309	0.66 302	1.00 325	0.67 312	1.00 327	0.66 306	0.99 318	0.71 321	0.73 324	0.67 313	0.99 323	0.67 311	1.00 323	0.66 305

NLSM3	0.81 304	1.27 312	0.75 291	0.99 322	0.66 307	0.99 325	0.66 311	0.98 296	0.67 307	0.95 285	0.66 305	0.95 322	0.66 306	0.67 295	0.67 313	0.66 302	0.99 321	0.66 309	0.99 326	0.66 306	0.99 318	0.67 313	0.66 302	0.66 309	0.99 323	0.67 311	1.00 323	0.67 310

gcap-zeroshot	0.81 304	1.03 286	0.84 301	0.93 313	0.85 328	0.84 309	0.62 305	1.21 322	0.53 285	0.79 264	0.84 329	0.77 305	0.70 318	0.84 315	0.67 313	0.74 320	1.18 345	0.52 293	0.91 316	0.79 324	0.84 305	0.61 301	0.83 329	0.69 320	0.93 319	0.82 330	0.85 311	0.66 305

WQFJA1	0.82 309	1.52 325	0.76 293	1.01 329	0.66 307	0.98 323	0.66 311	0.98 296	0.66 302	0.95 285	0.68 313	0.95 322	0.66 306	0.68 300	0.66 309	0.66 302	1.00 325	0.67 312	1.00 327	0.67 311	0.99 318	0.68 315	0.67 308	0.68 318	0.99 323	0.67 311	1.00 323	0.67 310

AIO-Stereo	0.82 309	1.06 288	0.73 285	0.97 318	0.74 320	1.06 336	0.60 303	1.04 308	0.90 331	1.00 288	1.01 349	0.78 306	0.85 330	0.74 308	0.62 303	0.67 307	1.12 335	0.55 295	0.70 296	0.65 304	0.93 313	0.66 307	0.67 308	0.67 313	0.82 309	0.74 324	0.92 313	0.83 328

G-Net	0.82 309	1.77 339	0.78 295	0.78 300	0.78 322	0.78 303	0.78 326	0.78 277	0.79 317	0.79 264	0.78 324	0.78 306	0.78 323	0.78 309	0.78 325	0.78 321	0.79 303	0.79 326	0.79 308	0.79 324	0.79 299	0.79 325	0.79 326	0.79 326	0.79 304	0.79 327	0.79 302	0.79 325

ktn	0.84 312	1.15 293	0.54 255	1.16 347	1.26 374	0.51 274	0.53 292	0.51 238	0.66 302	4.54 418	0.51 289	0.52 272	0.52 293	0.66 290	0.51 291	0.51 287	1.37 362	1.17 366	0.49 266	0.51 291	1.23 347	0.51 293	0.67 308	0.51 288	0.51 269	0.68 316	0.51 269	0.51 287

KSHMR	0.85 313	0.72 258	0.51 251	0.49 262	0.49 285	0.51 274	1.07 358	0.50 235	0.48 276	6.04 430	0.52 290	0.66 287	0.98 343	0.49 266	0.77 324	0.49 282	1.17 342	0.51 292	0.49 266	1.06 356	0.51 265	0.49 285	0.49 281	0.51 288	1.04 335	0.49 287	0.81 307	0.72 322

CroCo-Stereo Lap2	0.85 313	2.86 375	0.43 222	1.33 361	0.43 267	1.31 358	0.42 266	1.32 327	0.42 258	1.31 321	0.44 269	1.32 357	0.44 267	0.43 246	0.44 269	0.43 262	1.35 357	0.43 267	1.32 358	0.43 267	1.31 358	0.43 266	0.43 265	0.42 266	1.31 360	0.42 265	1.31 358	0.43 266

MLG-Stereo	0.87 315	1.33 320	0.93 305	0.62 285	1.00 340	1.16 342	0.55 293	0.86 283	0.83 323	1.19 307	0.40 260	1.30 356	0.81 326	0.65 287	0.45 271	1.01 350	1.17 342	0.46 270	1.29 357	0.58 297	1.05 330	0.90 339	0.73 324	0.87 335	0.60 288	1.01 349	1.13 340	0.51 287

DGTPSM_ROB	0.92 316	0.93 278	0.91 303	0.93 313	0.91 335	0.92 315	0.93 340	0.92 287	0.92 332	0.92 275	0.91 336	0.91 315	0.93 340	0.91 321	0.92 340	0.92 340	0.92 314	0.92 338	0.92 317	0.90 338	0.91 309	0.92 340	0.93 338	0.94 344	0.92 317	0.91 338	0.92 313	0.97 343

pmcnn	0.92 316	0.92 275	0.92 304	0.92 310	0.92 336	0.92 315	0.92 337	0.92 287	0.92 332	0.92 275	0.92 338	0.92 318	0.92 339	0.92 324	0.92 340	0.92 340	0.92 314	0.92 338	0.92 317	0.92 342	0.92 311	0.92 340	0.92 337	0.92 342	0.92 317	0.92 339	0.92 313	0.92 340

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 318	0.77 266	0.82 299	1.16 347	0.75 321	0.99 325	0.92 337	0.91 285	0.99 338	0.94 280	0.91 336	1.15 339	0.88 333	0.92 324	1.00 345	0.67 307	0.98 319	1.00 346	0.75 305	0.91 339	1.18 340	0.87 332	0.89 336	0.90 338	1.08 340	1.07 356	0.74 300	0.89 335

HSM-Net_RVC	0.93 318	1.09 291	0.79 296	1.10 337	0.78 322	1.09 338	0.79 327	1.16 316	0.80 318	1.14 299	0.79 325	1.17 342	0.77 322	0.73 307	0.83 329	0.78 321	1.19 346	0.79 326	1.18 344	0.72 321	1.19 342	0.80 326	0.72 323	0.80 327	1.18 348	0.74 324	1.14 341	0.73 324
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 318	8.54 419	0.41 215	0.56 273	0.37 246	0.56 281	0.37 249	0.50 235	0.40 249	0.56 240	5.24 434	0.56 277	0.34 234	0.40 238	0.41 261	0.34 233	0.53 272	0.40 256	0.56 283	0.38 250	0.52 268	0.40 258	0.40 257	0.41 260	0.56 280	0.40 259	0.56 278	0.40 258

DPSimNet_ROB	0.93 318	1.04 287	0.83 300	1.05 332	0.82 326	1.04 334	0.83 331	1.03 305	0.89 330	1.03 294	0.84 329	1.03 333	0.84 328	0.83 314	0.84 330	0.83 325	1.14 337	0.84 330	1.12 340	0.84 331	1.04 329	0.88 334	0.83 329	0.84 331	1.07 339	0.83 331	1.15 342	0.88 331

DPSM_ROB	0.93 318	0.92 275	0.94 306	0.96 316	1.02 346	0.92 315	0.98 342	0.95 291	0.92 332	0.92 275	0.92 338	0.91 315	0.97 341	0.92 324	0.91 338	0.91 337	0.96 317	0.94 341	0.93 320	0.91 339	0.93 313	0.92 340	0.93 338	0.91 340	0.91 315	0.99 342	0.92 313	0.91 337

DPSM	0.93 318	0.92 275	0.94 306	0.96 316	1.02 346	0.92 315	0.98 342	0.95 291	0.92 332	0.92 275	0.92 338	0.91 315	0.97 341	0.92 324	0.91 338	0.91 337	0.96 317	0.94 341	0.93 320	0.91 339	0.93 313	0.92 340	0.93 338	0.91 340	0.91 315	0.99 342	0.92 313	0.91 337

LGCAT	1.00 324	1.00 280	1.00 310	1.00 324	1.00 340	1.00 329	1.00 347	1.00 300	1.00 339	1.00 288	1.00 345	1.00 327	1.00 345	1.00 332	1.00 345	1.00 344	1.00 325	1.00 346	1.00 327	1.00 346	1.00 324	1.00 346	1.00 344	1.00 348	1.00 328	1.00 345	1.00 323	1.00 345

GANet	1.00 324	1.00 280	1.00 310	1.00 324	1.00 340	1.00 329	1.00 347	1.00 300	1.00 339	1.00 288	1.00 345	1.00 327	1.00 345	1.00 332	1.00 345	1.00 344	1.00 325	1.00 346	1.00 327	1.00 346	1.00 324	1.00 346	1.00 344	1.00 348	1.00 328	1.00 345	1.00 323	1.00 345

TDLM	1.00 324	1.00 280	1.00 310	1.00 324	1.00 340	1.00 329	1.00 347	1.00 300	1.00 339	1.00 288	1.00 345	1.00 327	1.00 345	1.00 332	1.00 345	1.00 344	1.00 325	1.00 346	1.00 327	1.00 346	1.00 324	1.00 346	1.00 344	1.00 348	1.00 328	1.00 345	1.00 323	1.00 345

CVANet_RVC	1.00 324	1.00 280	1.00 310	1.00 324	1.00 340	1.00 329	1.00 347	1.00 300	1.00 339	1.00 288	1.00 345	1.00 327	1.00 345	1.00 332	1.00 345	1.00 344	1.00 325	1.00 346	1.00 327	1.00 346	1.00 324	1.00 346	1.00 344	1.00 348	1.00 328	1.00 345	1.00 323	1.00 345

ccs_rob	1.00 324	10.06 427	0.31 195	0.44 240	0.31 228	0.43 249	0.31 231	0.43 214	0.32 219	0.45 219	0.32 230	1.20 346	0.31 224	7.02 434	0.31 227	0.31 224	0.44 247	0.31 225	0.44 248	0.32 230	0.44 242	0.31 227	0.32 225	0.32 228	0.44 246	0.32 230	0.43 243	0.31 229

trnet	1.01 329	1.01 284	1.01 315	1.01 329	1.01 345	1.01 333	1.01 351	1.01 304	1.01 343	1.01 293	1.01 349	1.01 332	1.01 352	1.01 336	1.01 351	1.01 350	1.01 331	1.01 351	1.01 334	1.01 350	1.01 328	1.01 350	1.01 349	1.01 352	1.01 333	1.01 349	1.01 332	1.01 350

CFNet_pseudo	1.01 329	9.78 425	0.29 186	0.38 208	0.28 202	0.38 218	0.28 204	0.38 196	0.28 199	0.39 193	0.28 205	0.39 222	0.28 202	9.50 435	0.29 217	0.28 201	0.38 213	0.28 201	0.38 213	0.28 203	0.38 207	0.28 204	0.28 200	0.28 204	0.38 211	0.28 201	0.38 210	0.28 203

pcwnet_v2	1.01 329	9.73 424	0.28 181	0.38 208	0.28 202	0.38 218	0.28 204	0.38 196	0.28 199	0.38 188	0.28 205	0.39 222	0.28 202	9.61 436	0.28 206	0.28 201	0.38 213	0.28 201	0.38 213	0.28 203	0.38 207	0.28 204	0.29 211	0.28 204	0.38 211	0.28 201	0.38 210	0.28 203

FlowAnything	1.02 332	2.51 364	0.58 265	1.60 370	0.56 295	1.61 369	0.56 297	1.60 340	0.55 287	1.61 341	0.56 294	1.61 368	0.55 295	0.55 272	0.55 294	0.55 290	1.61 370	0.56 298	1.61 367	0.56 295	1.62 368	0.55 294	0.56 292	0.56 295	1.62 371	0.56 296	1.62 369	0.56 292

WAO-8	1.02 332	1.50 324	1.49 355	0.40 223	0.40 257	1.56 368	0.98 342	1.55 338	0.58 293	4.18 414	0.40 260	0.79 308	0.48 280	0.91 321	0.39 257	0.99 343	0.71 296	0.70 321	0.51 273	0.77 323	1.07 332	0.82 329	0.69 316	0.96 346	1.01 333	1.30 376	1.10 338	1.38 381

UCFNet_RVC	1.03 334	10.10 428	0.28 181	0.38 208	0.28 202	0.39 227	0.28 204	0.38 196	0.28 199	0.39 193	0.28 205	0.39 222	0.29 214	9.62 437	0.28 206	0.28 201	0.38 213	0.28 201	0.38 213	0.28 203	0.39 218	0.28 204	0.29 211	0.28 204	0.39 222	0.28 201	0.38 210	0.29 218

GLC_STEREO	1.05 335	1.01 284	1.02 316	1.02 331	1.02 346	1.05 335	1.06 355	1.05 309	1.05 345	1.04 296	1.05 355	1.05 334	1.04 354	1.06 342	1.05 353	1.06 356	1.06 332	1.05 355	1.06 335	1.05 355	1.06 331	1.06 355	1.04 352	1.05 355	1.04 335	1.05 352	1.06 334	1.06 354

FC-DCNN	1.10 336	0.81 270	0.77 294	0.63 287	0.42 264	0.86 311	0.64 308	0.91 285	0.96 336	1.11 297	0.80 326	1.07 335	0.81 326	0.67 295	1.75 392	1.30 375	1.41 364	0.85 331	1.28 355	0.71 319	2.12 385	1.32 375	0.52 287	0.81 330	1.64 372	1.40 384	2.39 392	1.75 395

RP	1.14 337	1.16 295	1.15 333	1.17 349	1.10 360	1.16 342	1.15 362	1.10 311	1.16 355	1.15 300	1.08 357	1.16 340	1.15 365	1.15 353	1.14 363	1.16 363	1.16 340	1.10 357	1.10 337	1.10 359	1.16 336	1.11 359	1.10 357	1.19 371	1.14 344	1.19 368	1.07 335	1.10 357

Abc-Net	1.14 337	1.16 295	1.18 338	1.10 337	1.10 360	1.16 342	1.18 366	1.16 316	1.13 352	1.11 297	1.16 364	1.16 340	1.12 362	1.10 344	1.17 367	1.16 363	1.16 340	1.10 357	1.16 341	1.14 365	1.17 338	1.16 362	1.11 359	1.09 362	1.10 341	1.10 359	1.16 343	1.17 365
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	1.15 339	1.90 342	1.10 327	1.37 363	0.94 339	1.36 359	0.98 342	1.48 335	0.98 337	1.37 328	0.98 343	1.37 361	0.98 343	0.95 328	0.94 342	0.95 342	1.37 362	0.95 343	1.38 360	0.95 343	1.38 362	0.95 345	0.95 341	0.95 345	1.37 363	0.95 341	1.37 364	0.95 342

TorneroNet	1.15 339	1.10 292	0.51 251	0.69 290	0.51 291	1.10 339	0.50 289	0.51 238	0.51 284	13.92 437	1.17 368	0.49 265	0.51 292	0.54 271	0.48 283	0.49 282	0.49 263	0.65 307	0.70 296	0.49 287	0.51 265	0.49 285	0.67 308	1.36 379	0.51 269	0.50 290	0.52 272	1.23 372

RGC	1.15 339	1.16 295	1.17 337	1.15 345	1.11 362	1.21 348	1.21 375	1.10 311	1.15 353	1.16 303	1.11 360	1.17 342	1.09 358	1.14 352	1.11 360	1.16 363	1.19 346	1.11 360	1.10 337	1.15 367	1.11 333	1.19 366	1.16 364	1.12 365	1.17 346	1.10 359	1.16 343	1.17 365

NCC-stereo	1.15 339	1.17 299	1.12 332	1.10 337	1.15 363	1.14 340	1.15 362	1.15 314	1.12 351	1.17 306	1.17 368	1.11 337	1.17 369	1.11 347	1.10 358	1.16 363	1.12 335	1.11 360	1.16 341	1.13 364	1.23 347	1.16 362	1.19 368	1.11 363	1.18 348	1.17 365	1.17 346	1.13 363

edge stereo	1.15 339	1.18 300	1.11 330	1.12 341	1.17 367	1.17 347	1.17 364	1.16 316	1.18 359	1.16 303	1.17 368	1.17 342	1.13 363	1.11 347	1.11 360	1.12 360	1.17 342	1.17 366	1.11 339	1.17 368	1.17 338	1.17 364	1.18 366	1.14 367	1.11 342	1.18 366	1.12 339	1.11 359

Nwc_Net	1.15 339	1.15 293	1.15 333	1.09 335	1.19 370	1.16 342	1.17 364	1.15 314	1.16 355	1.16 303	1.16 364	1.08 336	1.16 366	1.11 347	1.15 365	1.18 367	1.11 334	1.10 357	1.16 341	1.17 368	1.16 336	1.13 361	1.18 366	1.20 372	1.11 342	1.15 363	1.16 343	1.20 368

qqai	1.17 345	1.27 312	1.10 327	1.26 354	1.09 359	1.23 349	1.11 359	1.26 325	1.11 350	1.26 318	1.08 357	1.25 354	1.11 361	1.11 347	1.10 358	1.09 357	1.27 352	1.11 360	1.27 351	1.11 361	1.27 353	1.10 358	1.10 357	1.11 363	1.27 355	1.10 359	1.24 350	1.11 359

stereogan	1.17 345	1.19 302	1.15 333	1.15 345	1.15 363	1.15 341	1.19 367	1.19 320	1.15 353	1.15 300	1.16 364	1.19 345	1.19 370	1.19 355	1.19 368	1.19 368	1.15 338	1.19 369	1.19 345	1.19 372	1.15 335	1.19 366	1.15 362	1.15 368	1.16 345	1.15 363	1.19 347	1.20 368

TestStereo_HL3	1.20 347	0.41 195	10.53 434	0.44 240	0.28 202	0.41 234	0.28 204	13.40 435	0.30 211	0.41 202	0.28 205	0.40 230	0.28 202	0.28 194	0.28 206	0.28 201	0.42 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	0.41 226	0.28 204	0.28 200	0.28 204	0.41 230	0.28 201	0.41 229	0.28 203

TestStereo-Hl	1.20 347	0.41 195	10.60 435	0.44 240	0.28 202	0.41 234	0.28 204	13.37 434	0.30 211	0.41 202	0.28 205	0.40 230	0.28 202	0.28 194	0.28 206	0.28 201	0.42 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	0.41 226	0.28 204	0.28 200	0.28 204	0.41 230	0.28 201	0.41 229	0.28 203

TestStereo_HL2	1.22 349	0.41 195	10.61 436	0.44 240	0.28 202	0.41 234	0.28 204	13.91 437	0.30 211	0.41 202	0.29 215	0.40 230	0.28 202	0.29 199	0.28 206	0.28 201	0.42 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	0.41 226	0.28 204	0.28 200	0.28 204	0.41 230	0.28 201	0.41 229	0.28 203

MCSU-Stereo	1.22 349	8.85 421	7.17 429	0.42 234	0.29 216	0.41 234	0.29 221	8.80 432	0.30 211	0.42 213	0.29 215	0.40 230	0.29 214	0.30 205	0.29 217	0.29 214	0.41 234	0.29 214	0.41 233	0.29 216	0.41 226	0.29 220	0.29 211	0.29 218	0.41 230	0.29 220	0.41 229	0.30 225

MM-Stereo_test3	1.22 349	1.60 329	1.19 342	1.48 367	1.02 346	1.48 366	0.99 346	1.54 337	1.03 344	1.41 330	1.03 351	1.44 365	1.00 345	1.04 339	1.04 352	1.02 352	1.42 365	1.04 353	1.48 365	1.01 350	1.48 365	1.03 351	1.06 355	1.04 353	1.53 369	1.04 351	1.49 365	1.04 352

FAT-Stereo	1.22 349	1.23 303	1.19 342	1.21 351	1.24 373	1.24 351	1.19 367	1.25 324	1.24 362	1.25 317	1.19 371	1.20 346	1.24 374	1.20 356	1.21 371	1.25 374	1.22 348	1.21 372	1.25 348	1.23 375	1.22 345	1.19 366	1.19 368	1.24 375	1.25 351	1.20 369	1.19 347	1.25 374

S-Stereo	1.22 349	1.18 300	1.19 342	1.20 350	1.23 372	1.23 349	1.19 367	1.19 320	1.18 359	1.27 319	1.20 372	1.20 346	1.20 371	1.23 358	1.22 373	1.23 373	1.23 349	1.23 374	1.20 346	1.25 376	1.20 343	1.22 374	1.25 373	1.24 375	1.20 350	1.22 375	1.26 352	1.24 373

testmc14	1.23 354	8.86 423	7.15 428	0.43 237	0.30 224	0.41 234	0.29 221	9.05 433	0.34 226	0.42 213	0.30 223	0.41 235	0.29 214	0.32 209	0.30 223	0.29 214	0.42 239	0.30 221	0.42 242	0.30 224	0.41 226	0.30 224	0.30 221	0.29 218	0.41 230	0.29 220	0.41 229	0.29 218

GGDA	1.23 354	0.41 195	11.21 437	0.45 245	0.28 202	0.42 243	0.28 204	13.66 436	0.30 211	0.41 202	0.29 215	0.40 230	0.29 214	0.28 194	0.29 217	0.29 214	0.43 245	0.28 201	0.41 233	0.28 203	0.41 226	0.28 204	0.29 211	0.28 204	0.41 230	0.28 201	0.41 229	0.28 203

L400	1.24 356	1.31 318	0.99 309	1.38 364	0.90 334	1.41 364	0.93 340	1.34 328	4.17 426	1.31 321	0.92 338	1.37 361	1.00 345	0.98 329	0.94 342	1.00 344	1.35 357	0.92 338	1.39 361	0.97 344	1.39 363	0.89 338	1.00 344	0.93 343	1.39 364	0.92 339	1.36 361	0.91 337

L500	1.24 356	1.29 317	0.97 308	1.28 358	1.02 346	1.40 363	0.92 337	1.34 328	4.11 423	1.35 326	0.93 342	1.37 361	1.01 352	0.91 321	1.00 345	1.03 353	1.42 365	0.95 343	1.42 364	0.99 345	1.42 364	0.93 344	0.98 343	0.90 338	1.39 364	0.90 337	1.36 361	0.93 341

SPS-STEREO	1.25 358	1.47 323	1.06 325	1.54 368	1.08 356	1.52 367	1.20 373	1.44 333	1.06 347	1.49 336	1.10 359	1.41 364	1.10 360	0.98 329	1.08 357	1.12 360	1.47 367	1.04 353	1.53 366	1.14 365	1.52 366	1.07 356	1.02 350	1.05 355	1.48 367	1.07 356	1.55 366	1.11 359
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test12345	1.26 359	3.94 386	2.55 394	1.25 352	0.87 329	1.25 352	0.87 333	3.34 390	0.85 325	1.20 309	0.87 333	1.24 353	0.89 336	0.86 316	0.87 331	0.87 329	1.26 350	0.87 333	1.26 349	0.87 333	1.26 351	0.86 331	0.86 332	0.86 333	1.26 353	0.87 334	1.25 351	0.87 329

vfmstereo	1.26 359	3.86 385	2.59 398	1.25 352	0.87 329	1.25 352	0.87 333	3.44 393	0.87 326	1.22 314	0.86 331	1.21 349	0.86 331	0.89 320	0.87 331	0.86 327	1.26 350	0.86 332	1.26 349	0.86 332	1.26 351	0.85 330	0.85 331	0.85 332	1.25 351	0.86 332	1.26 352	0.87 329

onlyftn100k	1.27 361	3.94 386	2.58 396	1.26 354	0.87 329	1.29 357	0.87 333	3.39 392	0.88 328	1.22 314	0.88 335	1.21 349	0.88 333	0.86 316	0.88 334	0.88 331	1.27 352	0.88 335	1.27 351	0.88 336	1.27 353	0.88 334	0.88 335	0.88 337	1.27 355	0.86 332	1.27 354	0.88 331

L4000	1.37 362	1.53 326	1.16 336	1.55 369	1.17 367	1.67 371	1.14 361	1.48 335	3.12 405	1.43 332	1.04 352	1.61 368	1.14 364	1.10 344	1.05 353	1.09 357	1.54 368	1.16 365	1.72 373	1.10 359	1.57 367	1.18 365	1.15 362	1.04 353	1.51 368	1.05 352	1.55 366	1.10 357

RASNet	1.39 363	1.37 321	1.35 346	1.38 364	1.40 378	1.39 362	1.77 393	1.36 330	1.74 384	1.36 327	1.36 377	1.36 360	1.36 378	1.36 365	1.35 375	1.41 383	1.36 360	1.36 381	1.36 359	1.35 379	1.36 360	1.35 379	1.36 377	1.35 378	1.36 362	1.35 379	1.36 361	1.35 377

HNOStereo	1.42 364	1.73 336	1.00 310	1.68 373	1.04 353	1.86 372	1.20 373	1.55 338	3.73 415	1.61 341	1.12 361	1.62 372	1.00 345	1.03 338	1.20 369	1.00 344	1.73 373	0.99 345	1.68 371	1.03 352	1.73 370	1.03 351	1.19 368	1.08 361	1.64 372	1.20 369	1.72 370	1.03 351

FETCStereo	1.45 365	1.64 332	1.18 338	1.67 372	1.03 351	1.90 374	1.01 351	1.73 347	4.26 429	1.57 337	1.04 352	1.54 366	1.06 355	1.06 342	0.98 344	1.04 354	1.74 374	1.20 370	1.66 369	1.17 368	1.73 370	1.20 370	1.11 359	0.96 346	1.73 375	1.05 352	1.77 372	1.11 359

FETStereo	1.46 366	1.73 336	1.04 321	1.70 375	1.03 351	1.96 375	1.19 367	1.60 340	4.25 428	1.60 340	0.99 344	1.61 368	1.06 355	1.11 347	1.15 365	1.20 369	1.68 372	1.03 352	1.71 372	1.03 352	1.75 372	1.05 353	1.02 350	1.12 365	1.72 374	1.20 369	1.76 371	1.05 353

CGFBStereo	1.46 366	1.70 333	1.02 316	1.68 373	1.08 356	2.01 381	1.04 353	1.63 342	4.13 424	1.58 338	1.04 352	1.57 367	1.09 358	1.04 339	1.05 353	1.21 371	1.65 371	1.13 363	1.66 369	1.12 362	1.86 373	1.19 366	1.05 353	1.06 357	1.75 376	1.20 369	1.83 373	1.00 345

HBP-ISP	1.47 368	1.07 290	1.03 320	1.30 360	1.08 356	1.36 359	1.06 355	1.44 333	1.25 364	1.97 357	1.51 383	1.65 373	1.58 384	0.98 329	1.58 384	1.68 390	1.98 380	1.32 375	2.02 380	1.28 377	2.95 399	1.89 400	0.97 342	1.06 357	1.26 353	0.99 342	1.94 376	1.43 384

PS-NSSS	1.48 369	4.46 395	1.35 346	1.35 362	1.35 377	1.41 364	1.34 377	1.36 330	1.35 367	1.40 329	1.35 376	1.33 358	1.35 377	1.37 366	1.40 378	1.35 376	1.35 357	1.35 379	1.39 361	1.44 385	1.35 359	1.34 378	1.35 376	1.38 383	1.35 361	1.33 378	1.34 359	1.38 381

123456	1.51 370	10.29 431	2.58 396	1.28 358	0.89 333	1.28 356	0.88 336	3.50 396	0.87 326	1.23 316	0.87 333	1.23 352	0.87 332	0.87 319	0.87 331	0.87 329	1.28 355	0.87 333	1.28 355	0.87 333	1.29 357	0.88 334	0.87 334	0.87 335	1.28 359	0.87 334	1.28 357	0.88 331

CC-Net-ROB	1.51 370	4.40 394	1.69 364	1.39 366	1.40 378	1.37 361	1.40 383	1.36 330	1.39 368	1.41 330	1.36 377	1.35 359	1.38 380	1.39 368	1.39 376	1.36 377	1.36 360	1.35 379	1.39 361	1.39 381	1.37 361	1.36 380	1.41 381	1.48 385	1.39 364	1.42 385	1.35 360	1.35 377

GANetREF_RVC	1.52 372	2.01 347	1.21 345	1.98 380	1.21 371	1.98 378	1.21 375	1.98 361	1.21 361	1.99 359	1.21 373	1.98 380	1.21 373	1.02 337	1.21 371	1.21 371	1.99 381	1.21 372	1.99 379	1.21 373	1.99 379	1.21 371	1.21 371	1.21 373	1.99 381	1.21 373	1.99 379	1.21 370
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
vfm_20000	1.53 373	10.82 432	2.59 398	1.27 356	0.88 332	1.26 354	0.86 332	3.38 391	0.88 328	1.21 311	0.86 331	1.21 349	0.88 333	0.86 316	0.88 334	0.88 331	1.27 352	0.88 335	1.27 351	0.88 336	1.27 353	0.88 334	0.86 332	0.86 333	1.27 355	0.88 336	1.27 354	0.88 331

MonStereo1	1.60 374	2.69 371	1.46 352	1.99 381	1.31 375	1.99 380	1.36 378	1.99 362	1.31 365	1.84 346	1.32 375	1.89 374	1.31 375	1.32 364	1.30 374	1.36 377	1.94 376	1.33 378	1.93 375	1.30 378	1.92 376	1.33 376	1.31 374	1.31 377	1.94 378	1.31 377	1.93 375	1.31 376

R-Stereo Train	1.62 375	2.01 347	1.41 350	1.97 377	1.40 378	1.96 375	1.39 380	1.93 355	1.39 368	1.92 351	1.38 379	1.94 377	1.39 381	1.40 369	1.45 379	1.38 379	1.96 378	1.37 382	1.97 376	1.39 381	1.98 377	1.41 382	1.40 379	1.37 381	1.97 379	1.38 381	1.96 377	1.37 379

RAFT-Stereo	1.62 375	2.01 347	1.41 350	1.97 377	1.40 378	1.96 375	1.39 380	1.93 355	1.39 368	1.92 351	1.38 379	1.94 377	1.39 381	1.40 369	1.45 379	1.38 379	1.96 378	1.37 382	1.97 376	1.39 381	1.98 377	1.41 382	1.40 379	1.37 381	1.97 379	1.38 381	1.96 377	1.37 379
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 375	1.60 329	1.59 357	1.61 371	1.69 387	1.66 370	1.61 385	1.70 346	1.65 381	1.62 343	1.60 386	1.61 368	1.60 385	1.60 372	1.59 385	1.62 388	1.60 369	1.63 389	1.62 368	1.68 392	1.70 369	1.60 385	1.64 388	1.60 387	1.61 370	1.60 387	1.60 368	1.59 387

MonStereo	1.66 378	2.63 370	1.46 352	1.99 381	1.41 382	2.03 382	1.39 380	2.04 365	1.43 371	1.94 354	1.40 381	1.92 376	1.37 379	1.38 367	1.39 376	1.39 381	1.99 381	1.38 384	2.04 381	1.41 384	2.02 381	1.37 381	1.39 378	1.38 383	1.99 381	1.38 381	2.01 381	1.39 383

MoCha-V2	1.75 379	27.02 445	0.72 282	0.92 310	0.69 314	0.89 313	0.69 318	0.92 287	0.71 313	0.87 272	0.69 316	0.88 314	0.68 315	0.70 304	0.68 317	0.69 313	0.90 313	0.69 318	0.92 317	0.69 316	0.92 311	0.71 321	0.70 319	0.67 313	0.88 313	0.71 321	0.92 313	0.68 315

MFMNet_re	1.77 380	1.89 340	1.72 366	1.88 376	1.69 387	1.89 373	1.67 389	1.91 354	1.70 382	1.87 347	1.67 390	1.89 374	1.68 390	1.67 376	1.67 390	1.70 391	1.88 375	1.68 391	1.88 374	1.67 390	1.89 374	1.68 391	1.70 390	1.71 392	1.87 377	1.68 395	1.87 374	1.68 392

CEFStereo	1.78 381	2.15 356	1.35 346	2.21 384	1.34 376	2.27 384	1.38 379	1.87 352	4.24 427	2.05 362	1.49 382	2.02 381	1.31 375	1.31 363	1.51 381	1.39 381	2.14 383	1.32 375	2.11 382	1.36 380	2.15 386	1.33 376	1.33 375	1.36 379	2.11 384	1.37 380	2.17 384	1.30 375

derf	1.84 382	1.93 344	1.73 367	1.97 377	1.77 390	1.98 378	1.76 392	1.94 357	1.73 383	1.97 357	1.78 392	1.97 379	1.76 391	1.76 380	1.71 391	1.79 392	1.94 376	1.77 392	1.98 378	1.75 394	1.89 374	1.71 392	1.77 393	1.77 394	2.01 383	1.74 396	2.00 380	1.71 393

MM-Stereo_test1	1.85 383	3.50 380	1.61 358	2.12 383	1.47 383	2.14 383	1.47 384	2.33 374	1.53 375	2.12 365	1.54 384	2.19 383	1.53 383	1.54 371	1.53 382	1.53 384	2.20 384	1.54 385	2.24 383	1.57 386	2.21 388	1.49 384	1.59 383	1.49 386	2.15 388	1.52 386	2.15 383	1.54 386

plain	1.96 384	3.33 377	1.04 321	3.24 402	1.04 353	3.24 402	1.04 353	3.26 387	1.05 345	3.26 398	1.13 362	3.27 402	1.06 355	1.05 341	1.05 353	1.05 355	3.28 400	1.05 355	3.29 400	1.06 356	3.30 401	1.05 353	1.05 353	1.06 357	3.30 402	1.06 355	3.30 402	1.06 354

UDGNet	1.97 385	2.43 362	1.67 362	2.46 392	1.70 389	2.44 391	1.69 390	2.34 375	1.63 380	2.35 381	1.67 390	2.37 392	1.67 389	1.68 377	1.64 389	1.67 389	2.44 391	1.64 390	2.43 391	1.67 390	2.43 394	1.66 389	1.67 389	1.63 391	2.43 393	1.66 393	2.42 393	1.66 391

LG-G_1	1.99 386	2.56 367	1.63 360	2.54 395	1.62 385	2.55 396	1.61 385	2.51 378	1.61 377	2.50 385	1.62 388	2.50 394	1.61 386	1.61 373	1.61 386	1.61 385	2.55 395	1.61 386	2.55 396	1.61 387	2.55 396	1.61 386	1.61 384	1.61 388	2.55 396	1.61 388	2.54 395	1.61 388

LG-G	1.99 386	2.56 367	1.63 360	2.54 395	1.62 385	2.55 396	1.61 385	2.51 378	1.61 377	2.50 385	1.62 388	2.50 394	1.61 386	1.61 373	1.61 386	1.61 385	2.55 395	1.61 386	2.55 396	1.61 387	2.55 396	1.61 386	1.61 384	1.61 388	2.55 396	1.61 388	2.54 395	1.61 388

LGtest1	1.99 386	2.55 366	1.62 359	2.54 395	1.61 384	2.54 393	1.61 385	2.51 378	1.61 377	2.49 384	1.61 387	2.49 393	1.61 386	1.61 373	1.61 386	1.61 385	2.55 395	1.62 388	2.54 395	1.61 387	2.54 395	1.61 386	1.61 384	1.61 388	2.54 395	1.61 388	2.54 395	1.61 388

FBW_ROB	2.04 389	2.50 363	1.75 369	2.45 391	1.78 391	2.40 389	1.74 391	2.47 377	1.77 385	2.37 382	1.81 393	2.30 386	1.80 392	1.78 381	1.88 401	1.80 393	2.41 390	1.77 392	2.43 391	1.83 395	2.39 392	1.81 397	1.76 392	1.75 393	2.56 398	1.75 397	2.30 389	1.74 394

TRStereo	2.05 390	2.13 350	1.85 372	2.27 385	1.84 393	2.28 385	1.84 396	2.29 370	1.87 389	2.29 375	1.86 396	2.30 386	1.87 397	2.30 400	1.87 398	2.08 401	2.29 386	1.87 397	2.30 385	1.87 398	2.08 382	1.72 393	1.86 398	2.30 407	2.13 385	1.84 399	2.29 386	1.87 399

XX-Stereo	2.05 390	2.13 350	1.85 372	2.27 385	1.84 393	2.28 385	1.84 396	2.29 370	1.87 389	2.29 375	1.86 396	2.30 386	1.87 397	2.30 400	1.87 398	2.08 401	2.29 386	1.87 397	2.30 385	1.87 398	2.08 382	1.72 393	1.86 398	2.30 407	2.13 385	1.84 399	2.29 386	1.87 399

EAI-Stereo	2.05 390	2.13 350	1.85 372	2.27 385	1.84 393	2.28 385	1.84 396	2.29 370	1.87 389	2.29 375	1.86 396	2.30 386	1.87 397	2.30 400	1.87 398	2.08 401	2.29 386	1.87 397	2.30 385	1.87 398	2.08 382	1.72 393	1.86 398	2.30 407	2.13 385	1.84 399	2.29 386	1.87 399

AF-Net	2.06 393	25.73 444	1.18 338	1.12 341	1.16 366	1.16 342	1.19 367	1.10 311	1.17 358	1.15 300	1.14 363	1.11 337	1.16 366	1.16 354	1.14 363	1.11 359	1.15 338	1.13 363	1.21 347	1.17 368	1.11 333	1.21 371	1.17 365	1.17 369	1.17 346	1.11 362	1.20 349	1.13 363

UniTT-Stereo	2.12 394	3.66 382	1.10 327	3.48 405	1.15 363	3.57 406	1.11 359	3.44 393	1.16 355	3.52 400	1.16 364	3.50 403	1.16 366	1.10 344	1.13 362	1.15 362	3.61 402	1.17 366	3.64 401	1.12 362	3.58 404	1.12 360	1.12 361	1.17 369	3.53 405	1.18 366	3.52 405	1.18 367

HUF	2.22 395	2.33 358	2.24 387	2.35 389	2.07 400	2.45 392	2.11 404	2.42 376	2.13 396	2.19 368	2.15 403	2.10 382	2.09 402	2.27 398	2.04 403	2.08 401	2.44 391	2.12 404	2.38 390	2.18 405	2.29 390	2.22 404	2.12 405	2.12 402	2.52 394	2.10 405	2.22 385	2.15 406

AIO_test	2.22 395	2.36 361	2.10 383	2.47 393	2.15 401	2.54 393	2.06 403	2.27 368	2.09 395	2.29 375	2.13 402	2.30 386	2.09 402	2.25 395	2.15 405	1.95 399	2.52 394	2.08 402	2.32 388	2.21 407	2.20 387	2.26 406	2.05 404	2.06 400	2.40 392	2.16 407	2.52 394	2.05 405

RAStereo	2.24 397	3.70 383	1.18 338	3.73 409	1.18 369	3.69 408	1.19 367	3.73 398	1.24 362	3.72 403	1.21 373	3.76 407	1.20 371	1.20 356	1.20 369	1.20 369	3.74 407	1.20 370	3.75 407	1.21 373	3.77 408	1.21 371	1.21 371	1.21 373	3.82 409	1.21 373	3.82 409	1.21 370

AIO_rvc	2.25 398	2.35 360	2.10 383	2.47 393	2.17 402	2.54 393	2.15 405	2.32 373	2.21 397	2.29 375	2.28 405	2.33 391	2.09 402	2.26 397	2.14 404	2.08 401	2.49 393	2.09 403	2.53 394	2.14 404	2.34 391	2.23 405	2.14 406	2.18 403	2.19 389	2.15 406	2.35 391	2.22 407

NCCL2	2.27 399	2.27 357	2.28 390	2.27 385	2.28 406	2.28 385	2.28 407	2.27 368	2.28 399	2.28 372	2.28 405	2.29 385	2.28 406	2.28 399	2.29 407	2.28 408	2.28 385	2.28 408	2.27 384	2.28 409	2.28 389	2.28 408	2.28 408	2.28 405	2.28 390	2.28 409	2.11 382	2.28 410

STTStereo	2.30 400	2.34 359	2.26 389	2.37 390	2.23 403	2.40 389	2.35 408	2.20 366	2.33 400	2.28 372	2.31 407	2.19 383	2.37 407	2.20 392	2.31 408	2.23 407	2.38 389	2.25 407	2.33 389	2.27 408	2.39 392	2.27 407	2.31 409	2.29 406	2.37 391	2.32 410	2.34 390	2.26 409

DNSM	2.31 401	4.05 389	3.13 402	2.62 398	1.85 396	2.62 398	1.85 399	3.98 399	1.85 387	2.55 387	1.85 395	2.55 397	1.85 396	1.85 385	1.85 395	1.85 396	2.62 398	1.85 396	2.62 398	1.85 396	2.62 398	1.85 399	1.85 397	1.85 396	2.63 399	1.85 402	2.63 398	1.85 398

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 402	2.85 373	1.90 379	2.90 399	2.77 409	2.88 399	2.85 411	2.51 378	2.85 403	2.88 393	1.99 401	2.50 394	2.76 410	2.20 392	1.57 383	2.64 410	2.89 399	2.63 410	5.69 430	1.03 352	2.01 380	2.71 410	2.74 413	2.73 411	2.87 400	1.64 391	1.00 323	1.49 385
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)	2.52 403	3.41 379	1.05 323	3.29 403	1.05 355	3.29 405	1.06 355	3.30 389	1.06 347	3.31 399	1.06 356	4.97 425	2.72 409	2.72 406	2.71 410	2.70 411	6.57 432	2.19 405	5.08 427	1.08 358	3.36 402	1.07 356	1.07 356	1.07 360	3.35 404	1.07 356	3.36 404	1.07 356

sCroCo_RVC	2.76 404	4.00 388	1.82 371	4.00 413	1.83 392	3.98 414	1.82 394	3.99 401	1.81 386	4.14 411	2.76 409	4.13 416	1.82 394	1.83 382	1.83 393	1.82 394	4.01 412	1.82 395	3.98 410	1.86 397	4.00 413	1.82 398	1.83 395	1.84 395	4.02 415	1.81 398	4.00 413	1.83 397

NLSM1	2.82 405	3.85 384	2.57 395	3.19 401	2.46 407	3.28 404	2.38 409	3.29 388	2.42 401	3.20 397	2.64 408	3.14 400	2.62 408	2.46 403	2.44 409	2.51 409	3.31 401	2.53 409	3.17 399	2.47 410	3.27 400	2.33 409	2.65 410	2.61 410	3.22 401	2.55 411	3.31 403	2.39 411

sAnonymous2	2.87 406	4.16 390	1.89 377	4.26 418	1.87 397	4.23 417	1.92 400	4.17 402	1.94 393	4.16 412	1.92 399	4.20 417	1.92 400	1.96 388	1.86 396	1.87 397	4.25 416	1.90 400	4.23 416	1.91 401	4.26 416	1.93 401	1.89 401	1.90 397	4.07 417	1.91 403	5.09 429	1.93 403

CroCo_RVC	2.87 406	4.16 390	1.89 377	4.26 418	1.87 397	4.23 417	1.92 400	4.17 402	1.94 393	4.16 412	1.92 399	4.20 417	1.92 400	1.96 388	1.86 396	1.87 397	4.25 416	1.90 400	4.23 416	1.91 401	4.26 416	1.93 401	1.89 401	1.90 397	4.07 417	1.91 403	5.09 429	1.93 403

Anonymous3	3.36 408	4.93 400	2.20 385	4.92 425	2.23 403	4.90 425	2.23 406	4.89 408	2.24 398	4.95 424	2.21 404	4.91 424	2.21 405	2.18 391	2.22 406	2.22 406	4.86 423	2.20 406	4.90 423	2.20 406	4.96 426	2.21 403	2.21 407	2.21 404	6.30 431	2.21 408	4.90 422	2.23 408

StereoVision	3.44 409	10.12 429	1.68 363	5.44 430	2.26 405	5.87 430	1.97 402	5.17 411	1.31 365	5.80 428	1.56 385	5.62 430	1.84 395	1.97 390	1.91 402	1.84 395	4.98 425	1.32 375	5.60 428	1.71 393	5.35 431	1.73 396	1.97 403	1.96 399	5.40 428	1.65 392	5.08 427	1.76 396

NLCSM	3.61 410	5.05 402	3.36 410	4.13 415	3.31 417	3.91 410	3.26 417	3.98 399	3.24 408	4.08 410	3.06 412	3.95 412	3.25 417	3.25 411	3.10 414	3.17 417	4.20 415	3.08 412	4.16 414	3.24 417	4.26 416	3.46 418	3.14 415	3.19 414	4.02 415	3.24 416	4.21 417	3.17 415

DPSNet	3.67 411	3.61 381	3.62 411	3.64 406	3.61 421	3.64 407	3.65 421	3.64 397	3.67 413	3.67 402	3.65 419	3.68 405	3.69 425	3.69 419	3.69 426	3.68 423	3.70 404	3.70 422	3.69 406	3.69 423	3.71 407	3.69 420	3.67 421	3.69 423	3.68 408	3.67 420	3.68 407	3.67 417

MaDis-Stereo	3.69 412	10.19 430	2.01 382	6.09 431	2.01 399	5.94 431	1.82 394	6.14 416	1.85 387	6.59 431	1.82 394	6.01 431	1.81 393	1.83 382	1.83 393	2.02 400	5.87 429	1.79 394	5.93 431	2.06 403	4.63 422	1.67 390	1.84 396	2.08 401	5.90 429	1.66 393	6.34 432	1.87 399

Sa-1000	3.84 413	7.71 411	6.81 426	4.15 416	2.86 410	3.27 403	3.87 427	5.99 413	4.35 431	2.78 391	3.71 420	3.88 408	3.56 421	3.88 422	3.64 419	2.71 412	3.72 405	3.27 417	3.67 405	3.15 416	3.51 403	3.36 417	2.70 412	3.49 417	3.32 403	3.76 424	2.87 400	3.76 424

MLG-Stereo_test2	3.86 414	4.96 401	3.13 402	4.65 423	3.27 416	5.17 429	3.07 413	5.01 410	3.01 404	4.93 423	3.03 411	4.56 422	3.32 418	3.26 412	3.33 417	3.30 419	5.17 428	3.19 415	4.86 422	2.96 415	5.04 428	3.25 413	2.67 411	3.15 413	4.98 425	3.05 414	4.59 420	3.30 416

MLG-Stereo_test3	3.87 415	4.64 396	3.29 407	5.17 428	3.23 414	4.83 424	3.02 412	4.95 409	3.22 407	4.31 415	3.33 417	5.08 427	3.20 416	3.23 410	2.77 411	3.20 418	4.99 426	3.24 416	4.93 424	2.94 412	4.82 425	3.33 416	3.33 417	3.29 416	5.19 427	3.02 413	5.08 427	2.93 414

MLG-Stereo_test1	3.87 415	4.67 397	3.29 407	5.26 429	3.25 415	5.04 427	3.11 414	4.43 404	3.27 409	5.02 426	3.21 414	4.71 423	3.10 414	3.22 409	3.06 413	2.98 415	5.03 427	3.18 414	4.95 425	2.94 412	4.70 424	3.32 414	3.30 416	3.27 415	5.17 426	3.08 415	5.02 425	2.85 413

SA	3.93 417	7.22 407	4.74 413	4.15 416	3.88 427	3.70 409	4.02 430	6.67 421	3.95 419	3.64 401	3.74 421	3.63 404	3.00 412	3.51 414	3.68 425	3.68 423	3.73 406	3.71 423	3.64 401	3.48 418	3.58 404	2.97 412	3.69 422	3.61 418	3.55 407	3.42 417	3.64 406	3.79 425

TestStereo1	4.11 418	7.79 413	6.72 424	3.93 410	3.81 424	3.96 412	3.58 419	6.96 424	3.74 416	3.90 405	3.76 422	3.89 409	3.57 422	3.70 420	3.66 422	3.34 420	3.80 408	3.62 419	3.66 403	3.68 421	3.91 410	3.70 421	3.65 419	3.67 420	3.88 410	3.53 418	3.89 410	3.68 420

SA-5K	4.11 418	7.79 413	6.72 424	3.93 410	3.81 424	3.96 412	3.58 419	6.96 424	3.74 416	3.90 405	3.76 422	3.89 409	3.57 422	3.70 420	3.66 422	3.34 420	3.80 408	3.62 419	3.66 403	3.68 421	3.91 410	3.70 421	3.65 419	3.67 420	3.88 410	3.53 418	3.89 410	3.68 420

test_4	4.11 418	8.05 416	6.64 422	4.52 421	3.68 422	3.00 400	3.40 418	6.21 419	3.29 410	4.07 409	3.84 425	4.04 414	3.76 427	3.56 417	3.67 424	3.76 426	4.04 413	3.79 425	4.10 411	3.53 419	3.98 412	3.74 424	3.55 418	3.61 418	3.94 414	3.75 423	3.73 408	3.73 423

test-1	4.11 418	7.65 410	4.93 414	3.65 407	3.58 419	4.70 423	3.74 425	4.73 406	4.06 421	3.72 403	4.11 429	3.70 406	3.49 420	3.36 413	3.65 421	4.17 431	3.92 410	4.04 429	4.19 415	3.75 424	4.69 423	4.18 427	3.88 425	3.90 425	4.73 421	3.77 425	3.12 401	3.68 420

TESTraft	4.16 422	8.03 415	6.81 426	3.99 412	3.68 422	3.93 411	3.70 423	6.86 423	3.69 414	3.93 407	3.88 427	3.93 411	3.59 424	3.65 418	3.64 419	3.68 423	3.92 410	3.72 424	3.92 408	3.57 420	3.84 409	3.70 421	3.71 423	3.67 420	3.91 413	3.74 422	3.92 412	3.67 417

raft_robust	4.19 423	7.78 412	6.08 419	3.30 404	3.85 426	4.03 415	3.73 424	6.25 420	3.30 411	4.44 417	3.28 416	4.01 413	3.82 428	4.29 427	3.70 427	4.01 428	4.48 421	3.42 418	4.11 412	3.76 425	4.05 414	3.32 414	3.85 424	3.82 424	4.71 420	3.83 426	4.09 414	3.80 426

RAFT_CTSACE	4.43 424	8.26 418	6.10 420	4.62 422	4.01 429	4.54 422	3.65 421	6.09 415	3.93 418	4.64 420	4.14 430	4.26 419	4.13 430	3.91 423	3.88 428	4.06 430	4.30 418	4.03 428	4.27 418	3.92 426	4.26 416	3.67 419	3.91 426	4.16 428	4.82 422	4.08 430	4.20 416	3.67 417

RAFT+CT+SA	4.43 424	7.34 409	6.71 423	5.01 426	4.38 430	4.40 419	3.85 426	6.15 418	4.30 430	4.89 422	3.26 415	4.49 421	3.01 413	4.53 428	3.36 418	3.65 422	3.64 403	4.39 431	3.94 409	4.28 429	4.44 420	4.30 429	4.24 431	4.52 430	3.90 412	3.85 427	4.89 421	4.00 428

cross-raft	4.43 424	7.31 408	6.46 421	4.47 420	3.95 428	4.46 420	3.95 428	6.70 422	3.97 420	4.41 416	3.82 424	4.38 420	3.94 429	3.95 425	3.95 430	3.95 427	4.45 420	3.95 427	4.46 419	3.95 427	4.46 421	3.95 425	3.95 428	3.94 427	4.40 419	3.95 429	4.45 419	3.95 427

test_5	4.51 427	8.85 421	5.35 418	3.66 408	3.56 418	5.10 428	4.47 432	6.14 416	4.07 422	4.96 425	3.87 426	5.14 429	4.17 432	3.53 415	4.39 431	4.53 432	4.15 414	3.62 419	4.74 421	2.94 412	3.63 406	4.53 431	4.20 430	4.54 431	4.86 423	3.68 421	4.95 423	4.06 429

test_3	4.55 428	10.96 433	7.69 432	4.04 414	3.60 420	4.10 416	3.98 429	7.94 426	4.56 432	3.99 408	4.03 428	4.08 415	3.74 426	3.99 426	3.91 429	4.05 429	4.33 419	3.89 426	4.14 413	4.00 428	4.11 415	4.02 426	4.01 429	3.91 426	3.53 405	3.94 428	4.19 415	4.20 430

FC-DCNN v2	4.74 429	3.16 376	3.16 405	3.16 400	3.16 411	3.16 401	3.16 416	3.16 386	3.16 406	3.16 396	3.16 413	3.16 401	3.16 415	3.16 408	3.16 415	3.16 416	6.72 433	6.72 435	6.72 433	6.72 437	6.72 433	6.72 438	6.72 437	6.72 435	6.72 432	6.72 435	6.72 434	6.72 436

TestStereo	4.92 430	4.80 399	4.98 415	4.82 424	4.97 432	4.91 426	4.78 433	4.80 407	4.88 433	4.78 421	4.80 432	4.99 426	4.81 433	4.83 429	4.87 433	4.97 434	4.93 424	5.01 433	5.03 426	4.90 432	5.02 427	5.02 432	5.06 432	5.04 432	4.93 424	4.89 432	5.01 424	5.09 432

DispFullNet	4.96 431	5.67 403	3.30 409	5.01 426	3.21 413	4.50 421	3.11 414	4.43 404	3.44 412	4.60 419	3.46 418	5.13 428	3.44 419	3.53 415	3.20 416	2.87 414	4.80 422	3.15 413	4.70 420	4.83 431	9.02 438	5.98 435	5.95 436	6.21 434	8.84 437	5.85 434	9.76 439	5.91 434

SGM-Forest	5.07 432	6.74 405	4.17 412	6.46 432	4.68 431	6.21 433	4.38 431	6.00 414	4.14 425	5.84 429	4.44 431	6.28 432	4.16 431	3.92 424	4.56 432	4.60 433	6.15 430	4.27 430	6.12 432	4.31 430	5.99 432	4.27 428	3.92 427	4.27 429	6.13 430	4.10 431	6.18 431	4.49 431
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 433	8.71 420	2.75 400	8.64 437	2.76 408	8.65 437	2.79 410	8.67 430	2.79 402	8.70 436	2.79 410	8.70 437	2.79 411	2.79 407	2.80 412	2.80 413	8.84 437	2.82 411	8.82 437	2.89 411	8.84 437	2.83 411	2.83 414	2.82 412	8.87 438	2.83 412	8.84 438	2.83 412

SGM+DAISY	6.35 434	8.16 417	5.14 417	8.12 436	5.08 434	8.12 436	5.16 434	8.01 427	5.18 435	7.92 434	5.14 433	7.89 436	5.14 434	4.95 430	5.33 434	5.32 435	8.14 436	5.16 434	8.16 436	5.16 433	8.21 436	5.19 433	5.12 433	5.12 433	8.18 436	5.24 433	8.12 437	5.11 433

RAFT	6.60 435	9.99 426	8.33 433	7.21 435	6.55 435	5.95 432	5.87 435	8.70 431	5.02 434	5.10 427	6.69 435	7.06 435	6.94 437	6.17 433	7.09 437	6.84 436	6.47 431	4.72 432	5.60 428	5.60 434	5.11 429	5.97 434	6.93 438	6.89 436	7.16 433	7.08 438	6.58 433	6.66 435

test-v	7.17 436	11.53 434	7.63 430	7.17 433	6.87 436	7.48 434	6.90 436	8.14 428	6.88 436	6.93 432	7.42 436	7.05 433	6.14 435	6.05 431	6.86 435	6.99 437	7.60 434	6.75 436	6.90 434	6.66 435	7.83 434	6.36 436	5.89 434	7.34 437	7.19 434	6.75 436	7.52 435	6.77 437

test-2	7.17 436	11.53 434	7.63 430	7.17 433	6.87 436	7.48 434	6.90 436	8.14 428	6.88 436	6.93 432	7.42 436	7.05 433	6.14 435	6.05 431	6.86 435	6.99 437	7.60 434	6.75 436	6.90 434	6.66 435	7.83 434	6.36 436	5.89 434	7.34 437	7.19 434	6.75 436	7.52 435	6.77 437

MANE	18.41 438	23.00 443	16.00 438	22.00 445	15.00 438	22.00 445	15.00 438	22.00 445	15.00 438	21.00 445	15.00 438	22.00 445	15.00 438	15.00 438	17.00 438	15.00 439	23.00 445	15.00 438	22.00 445	15.00 438	23.00 446	15.00 439	18.00 439	15.00 439	24.00 446	17.00 439	24.00 447	16.00 439

rafts_anoy	20.00 439	20.00 436	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 440	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 440	20.00 440

raft+_RVC	20.00 439	20.00 436	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 440	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 440	20.00 440

raftrobust	20.00 439	20.00 436	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 440	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 440	20.00 440

CasAABBNet	20.00 439	20.00 436	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 440	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 440	20.00 440

RALCasStereoNet	20.00 439	20.00 436	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 440	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 440	20.00 440

RALAANet	20.00 439	20.00 436	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 440	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 440	20.00 440

MSMDNet	20.00 439	20.00 436	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 440	20.00 438	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 440	20.00 440

fast-reg	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 448	37.00 447

Reg-Stereo(zero)	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 448	37.00 447

FLISNet	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 448	37.00 447

CoSv	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 448	37.00 447

MDST_ROB	61.15 450	72.66 451	46.52 450	70.00 450	44.89 450	64.24 450	43.75 450	73.65 450	48.92 451	72.70 451	42.40 450	60.70 450	50.23 450	50.07 451	67.69 451	68.60 452	83.13 451	47.77 450	82.48 451	46.00 450	95.93 452	53.44 452	50.66 451	45.00 451	84.99 452	53.64 452	79.01 452	52.07 452

CBMV	101.59 451	71.60 450	48.40 451	72.70 451	49.00 451	79.60 451	48.40 451	80.90 451	46.90 450	68.90 450	49.00 451	78.00 451	572.10 460	49.50 450	51.30 450	48.40 451	72.20 450	639.60 460	79.40 450	48.90 451	79.50 451	51.40 451	52.30 452	48.30 452	80.20 451	49.10 451	79.60 453	47.60 451
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 452	131.36 452	140.69 452	151.38 452	151.40 453	150.79 452	151.72 453	149.36 452	159.46 453	146.42 452	150.73 453	149.06 455	176.22 452	143.94 453	133.10 454	133.45 455	153.30 453	154.22 453	154.67 453	153.95 454	156.90 455	156.53 456	160.21 454	162.72 454	154.57 453	160.59 454	153.47 454	163.50 454
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	168.38 453	396.55 457	180.19 453	193.64 453	133.63 452	193.53 453	141.18 452	219.97 453	133.80 452	188.12 453	133.62 452	187.99 456	133.61 451	133.68 452	133.47 455	133.49 456	193.64 454	133.70 452	193.74 454	133.73 453	193.58 456	133.90 455	133.51 453	133.58 453	193.57 454	133.62 453	193.54 455	139.69 453

NOSS_ROB	248.11 454	409.00 458	288.00 455	412.00 455	280.00 455	411.00 458	288.00 455	356.00 454	275.00 458	379.00 458	303.00 458	415.00 458	278.00 457	260.00 458	104.00 452	103.00 453	126.00 452	108.00 451	118.00 452	98.00 452	126.00 454	104.00 454	268.00 457	216.00 456	279.00 458	201.00 455	288.00 459	206.00 455

AE-Stereo	252.48 455	202.00 453	361.00 457	502.00 457	324.00 457	321.00 454	482.00 460	423.00 457	227.00 457	201.00 454	273.00 457	101.00 452	207.00 453	198.00 454	183.00 456	181.00 457	221.00 455	232.00 457	477.00 456	220.00 456	111.00 453	100.00 453	219.00 456	214.00 455	204.00 455	211.00 456	200.00 456	222.00 457

MGS-Stereo	264.93 456	208.00 454	362.00 458	512.00 458	350.00 458	326.00 455	443.00 459	410.00 456	210.00 454	232.00 456	215.00 454	125.00 453	217.00 454	216.00 456	127.00 453	122.00 454	223.00 456	230.00 455	487.00 458	255.00 457	250.00 457	223.00 458	272.00 458	228.00 458	241.00 456	220.00 458	214.00 457	235.00 458

EGLCR-Stereo	276.81 457	209.00 455	366.00 459	514.00 459	354.00 459	336.00 456	422.00 457	440.00 458	220.00 456	231.00 455	245.00 456	135.00 454	237.00 456	218.00 457	197.00 457	222.00 459	223.00 456	230.00 455	487.00 458	255.00 457	250.00 457	273.00 459	272.00 458	228.00 458	241.00 456	220.00 458	214.00 457	235.00 458

DLCB_ROB	280.78 458	376.74 456	215.59 454	376.74 454	215.59 454	376.74 457	215.59 454	366.42 455	218.39 455	366.42 457	218.39 455	366.42 457	218.39 455	209.96 455	219.76 458	219.38 458	376.72 458	216.43 454	376.72 455	216.43 455	376.72 459	216.43 457	216.14 455	216.14 457	376.69 459	217.67 457	376.69 460	217.67 456

LE_ROB	387.11 459	453.07 459	321.39 456	500.23 456	323.05 456	493.99 459	324.56 456	477.63 459	322.28 459	465.51 459	322.97 459	486.37 459	334.17 458	305.26 459	320.63 459	327.66 460	476.08 459	315.70 458	483.76 457	335.15 459	469.64 460	309.74 460	315.90 460	318.85 460	498.41 460	328.85 460	491.00 461	330.08 460

SGM-ForestM	522.49 460	676.08 460	448.56 460	638.17 460	433.15 460	639.59 460	427.03 458	617.52 460	439.90 460	604.63 460	429.02 460	611.68 460	432.74 459	420.18 460	451.96 460	465.85 461	601.06 460	403.73 459	659.15 460	405.50 460	669.64 461	437.21 461	455.85 461	425.66 461	689.82 461	481.65 461	662.43 462	479.61 461

CBMV_ROB	1133.35 461	1280.38 461	976.92 461	1317.57 461	1021.62 461	1282.66 461	1022.22 461	1213.88 461	982.57 461	1194.12 461	975.90 461	1357.87 461	1090.02 461	943.32 461	1021.85 461	1006.47 462	1309.01 461	986.29 461	1499.40 461	986.35 461	1359.35 462	975.96 462	975.21 462	969.30 462	1337.82 462	1042.34 462	1398.25 463	1073.86 462

111111	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 463

SGD-Stereo	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 463

IGEV-Stereo++	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 463

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 463

IGEV-Stereo+	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 463

anonymousdsp2	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 463

anonymousdsp	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 463

AMNet	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 463

GS-Stereo																							0.36 240	0.36 242	0.48 259	0.36 241	0.48 257	0.35 238

FADE																0.07 59					0.09 63	0.08 68					0.05 36

Low-res two-view benchmark