Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AASNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 48	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

SACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 48	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

AACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 48	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

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	1.03 259	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 51	0.07 36	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.08 44	0.07 49	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.07 47	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.08 50	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.05 42	0.08 50	0.05 41

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.08 50	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.05 42	0.08 50	0.05 41
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 63	0.10 46	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.07 50	0.08 50	0.06 49
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 46	0.07 36	0.08 47	0.07 51	0.08 49	0.07 50	0.08 44	0.07 49	0.08 41	0.07 50	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.07 46	0.07 51	0.07 46	0.07 51	0.08 50	0.07 50	0.07 47	0.06 49	0.07 47	0.07 50	0.08 50	0.06 49

TS	0.08 33	0.08 46	0.16 90	0.08 47	0.06 50	0.08 49	0.06 49	0.15 76	0.06 48	0.08 41	0.06 49	0.08 50	0.06 50	0.14 99	0.06 47	0.06 49	0.08 47	0.06 49	0.08 48	0.06 50	0.08 50	0.06 49	0.06 45	0.06 49	0.08 48	0.06 49	0.08 50	0.06 49

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 291	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 291	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCMid	0.08 33	0.02 14	0.13 77	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 282	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 46	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	1.46 290	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	1.32 282	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

anonymous	0.09 39	0.14 71	0.13 77	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 50	0.14 62	0.07 49	0.09 43	0.07 50	0.09 55	0.07 51	0.13 89	0.07 48	0.07 50	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.09 55	0.07 50	0.09 55	0.07 52

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 233	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 232	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	0.61 238	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 240	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 45	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	0.60 233	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 232	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	0.60 233	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 236	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 43	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 51	0.09 43	0.09 54	0.10 59	0.09 54	0.08 54	0.09 46	0.08 54	0.09 43	0.08 53	0.09 55	0.09 56	0.08 52	0.08 55	0.09 57	0.09 54	0.08 56	0.09 54	0.08 54	0.09 54	0.08 56	0.09 52	0.09 56	0.10 56	0.08 55	0.10 57	0.09 56

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	1.08 313	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

AnonymousM	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 59	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 57	0.10 62

FADNet-RVC-Resample	0.10 46	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.53 334	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 46	0.05 41

FADNet_RVC	0.10 46	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	1.63 339	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 59	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 57	0.10 62

SHD	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 59	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 57	0.10 62

SAMSARA	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 59	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 57	0.10 62

XQC	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 59	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 57	0.10 62

RTSC	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 59	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 57	0.10 62

RTS	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 59	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 57	0.10 62

RTSA	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 59	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 57	0.10 62

MADNet+	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 59	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 57	0.10 62

MADNet++	0.10 46	0.10 53	0.10 46	0.10 56	0.10 59	0.10 56	0.10 59	0.10 47	0.10 59	0.10 46	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 59	0.10 57	0.10 58	0.10 57	0.10 60	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 59	0.10 57	0.10 62

over-6	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.10 59	0.11 66	0.10 59	0.14 62	0.10 59	0.11 56	0.10 61	0.11 67	0.10 60	0.13 89	0.10 60	0.10 59	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.10 60	0.11 68	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.11 67	0.10 59	0.11 69	0.10 62

over v1	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.10 59	0.11 66	0.10 59	0.14 62	0.10 59	0.11 56	0.09 57	0.11 67	0.10 60	0.13 89	0.10 60	0.10 59	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.09 57	0.11 68	0.09 58	0.09 52	0.09 56	0.11 67	0.09 57	0.11 69	0.09 56

over-8	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.09 55	0.11 66	0.10 59	0.14 62	0.10 59	0.11 56	0.10 61	0.11 67	0.10 60	0.13 89	0.10 60	0.10 59	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.10 60	0.11 68	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.11 67	0.10 59	0.11 69	0.10 62

over-9	0.11 58	0.14 71	0.14 82	0.11 66	0.09 55	0.11 66	0.09 55	0.14 62	0.09 56	0.11 56	0.09 57	0.11 67	0.09 56	0.13 89	0.09 56	0.10 59	0.11 67	0.10 58	0.11 67	0.09 57	0.11 68	0.09 58	0.09 52	0.09 56	0.11 67	0.09 57	0.11 69	0.09 56

HLf8	0.11 58	0.05 37	0.61 238	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 270	0.04 32	0.07 37	0.07 50	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 50	0.08 47	0.06 49	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 50	0.06 45	0.07 51	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 58	0.12 66	0.09 43	0.12 71	0.09 55	0.12 71	0.09 55	0.12 60	0.09 56	0.12 60	0.09 57	0.11 67	0.09 56	0.09 53	0.09 56	0.09 57	0.12 72	0.16 124	0.21 125	0.09 57	0.12 73	0.09 58	0.09 52	0.09 56	0.12 72	0.28 167	0.12 74	0.09 56

FADNet-RVC	0.11 58	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	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 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 346	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 41

FADNet	0.11 58	0.04 32	0.05 30	0.06 41	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.74 343	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 41

F4.4	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.17 120	0.11 74	0.11 75	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 75	0.11 76	0.10 57	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 76	0.11 77

FORCE_4.6	0.12 66	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 75	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.10 59	0.13 76	0.10 62

F5.5	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 75	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 76	0.11 77

F8.5	0.12 66	0.17 88	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 75	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 76	0.11 77

F7	0.12 66	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 75	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 76	0.11 77

FORCE_4.5	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.15 104	0.11 74	0.11 75	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 76	0.11 77

FORCE_4	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 75	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 76	0.11 77

FORCE_5	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 75	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 76	0.11 77

FORCE_6	0.12 66	0.17 88	0.16 90	0.13 74	0.10 59	0.13 74	0.11 73	0.17 83	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 75	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 76	0.11 77

ProNet	0.12 66	0.18 96	0.11 62	0.14 89	0.10 59	0.14 89	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 74	0.10 61	0.14 91	0.10 60	0.10 56	0.11 74	0.10 59	0.15 98	0.10 58	0.14 89	0.10 60	0.14 91	0.10 62	0.11 73	0.10 62	0.15 95	0.10 59	0.14 92	0.10 62

IPLG	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 89	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.14 91	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 75	0.14 89	0.11 77	0.14 89	0.11 75	0.14 91	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.14 88	0.11 77	0.14 92	0.11 77

MIPNet	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 89	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.14 91	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 75	0.14 89	0.11 77	0.15 100	0.11 75	0.14 91	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.14 88	0.11 77	0.14 92	0.11 77

AnyNet_C32	0.12 66	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 332	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 66	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 324	0.05 39	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 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GFORCE	0.13 80	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 75	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 76	0.11 77

FORCE_4.7	0.13 80	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.17 120	0.11 74	0.11 75	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 76	0.11 77

FORCE_9	0.13 80	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.16 109	0.11 74	0.11 75	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 76	0.11 77

FORCE_8	0.13 80	0.18 96	0.17 101	0.13 74	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 92	0.11 74	0.13 61	0.11 74	0.13 74	0.11 75	0.18 129	0.11 74	0.11 75	0.13 74	0.11 77	0.13 73	0.11 75	0.13 75	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.13 73	0.11 77	0.13 76	0.11 77

S2M2_L	0.13 80	0.14 71	0.10 46	0.14 89	0.10 59	0.15 98	0.10 59	0.30 140	0.10 59	0.14 74	0.17 124	0.14 91	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 59	0.14 89	0.10 58	0.14 89	0.10 60	0.14 91	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.15 95	0.10 59	0.14 92	0.10 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 80	0.15 78	0.12 68	0.14 89	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.15 101	0.11 75	0.12 82	0.12 104	0.11 75	0.15 98	0.11 77	0.15 100	0.11 75	0.14 91	0.11 76	0.11 73	0.12 105	0.15 95	0.12 105	0.15 100	0.12 103

IPLGR_C	0.13 80	0.16 83	0.14 82	0.15 98	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 74	0.11 74	0.14 91	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 75	0.14 89	0.11 77	0.14 89	0.11 75	0.14 91	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.14 88	0.11 77	0.15 100	0.11 77

IPLGR	0.13 80	0.15 78	0.12 68	0.14 89	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.14 62	0.13 108	0.15 80	0.11 74	0.14 91	0.12 107	0.12 82	0.11 74	0.11 75	0.14 89	0.11 77	0.14 89	0.11 75	0.14 91	0.11 76	0.11 73	0.12 105	0.15 95	0.11 77	0.14 92	0.11 77

ACRE	0.13 80	0.16 83	0.12 68	0.14 89	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.14 74	0.11 74	0.14 91	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 75	0.14 89	0.11 77	0.14 89	0.11 75	0.14 91	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.14 88	0.11 77	0.14 92	0.11 77

ICVP	0.13 80	0.16 83	0.11 62	0.16 106	0.11 75	0.16 107	0.11 73	0.16 79	0.11 74	0.16 93	0.11 74	0.16 110	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.16 106	0.11 77	0.16 107	0.11 75	0.16 108	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.16 107	0.11 77	0.16 107	0.11 77
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 80	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 55	0.04 31	0.04 32	2.46 335	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 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 91	0.13 69	0.14 82	0.14 89	0.14 116	0.14 89	0.14 113	0.14 62	0.14 113	0.14 74	0.14 113	0.14 91	0.14 117	0.14 99	0.14 116	0.14 115	0.14 89	0.14 117	0.14 89	0.14 116	0.14 91	0.14 116	0.14 113	0.14 116	0.14 88	0.14 114	0.14 92	0.14 117
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 91	0.17 88	0.11 62	0.17 111	0.11 75	0.17 109	0.12 104	0.17 83	0.11 74	0.17 97	0.11 74	0.17 114	0.11 75	0.12 82	0.12 104	0.12 103	0.17 112	0.12 107	0.17 110	0.12 107	0.17 112	0.12 106	0.12 102	0.12 105	0.17 110	0.12 105	0.17 111	0.12 103

ELAS_RVC	0.14 91	0.18 96	0.11 62	0.19 118	0.11 75	0.18 113	0.13 109	0.16 79	0.11 74	0.17 97	0.11 74	0.14 91	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.12 103	0.17 112	0.10 58	0.18 114	0.11 75	0.18 114	0.11 76	0.10 57	0.11 78	0.19 117	0.11 77	0.19 116	0.12 103
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 91	0.19 107	0.11 62	0.20 121	0.11 75	0.20 122	0.12 104	0.18 92	0.12 102	0.18 100	0.12 105	0.19 120	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.18 116	0.11 77	0.19 118	0.11 75	0.19 118	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.20 121	0.11 77	0.20 121	0.12 103
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 91	0.23 117	0.10 46	0.19 118	0.11 75	0.20 122	0.11 73	0.16 79	0.10 59	0.15 80	0.11 74	0.15 101	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.11 75	0.16 106	0.10 58	0.17 110	0.11 75	0.18 114	0.11 76	0.09 52	0.10 62	0.18 113	0.11 77	0.19 116	0.12 103
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 96	0.18 96	0.13 77	0.18 115	0.13 111	0.19 118	0.13 109	0.18 92	0.13 108	0.18 100	0.13 111	0.18 117	0.13 113	0.13 89	0.13 109	0.13 109	0.18 116	0.13 111	0.18 114	0.13 113	0.18 114	0.13 112	0.13 109	0.10 62	0.19 117	0.14 114	0.19 116	0.13 112

CCAANet	0.15 96	0.14 71	0.14 82	0.14 89	0.14 116	0.14 89	0.16 126	0.14 62	0.21 143	0.14 74	0.23 152	0.14 91	0.14 117	0.14 99	0.14 116	0.14 115	0.14 89	0.14 117	0.14 89	0.14 116	0.14 91	0.14 116	0.14 113	0.14 116	0.14 88	0.14 114	0.14 92	0.16 122

BEATNet-Init1	0.15 96	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 320	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.08 47	0.07 51	0.08 48	0.08 54	0.07 47	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.08 48	0.07 50	0.07 48	0.07 52

DeepPrunerF	0.15 96	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 320	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.08 47	0.07 51	0.08 48	0.08 54	0.07 47	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.08 48	0.07 50	0.07 48	0.07 52

DeepPruner_ROB	0.15 96	0.18 96	0.12 68	0.18 115	0.12 106	0.18 113	0.12 104	0.18 92	0.13 108	0.18 100	0.12 105	0.18 117	0.12 107	0.13 89	0.12 104	0.13 109	0.18 116	0.13 111	0.18 114	0.12 107	0.19 118	0.12 106	0.13 109	0.12 105	0.18 113	0.12 105	0.18 113	0.12 103

LALA_ROB	0.15 96	0.21 110	0.12 68	0.21 126	0.12 106	0.20 122	0.14 113	0.20 101	0.12 102	0.22 113	0.12 105	0.16 110	0.12 107	0.10 56	0.12 104	0.12 103	0.21 126	0.11 77	0.22 127	0.12 107	0.20 122	0.12 106	0.11 73	0.12 105	0.21 126	0.14 114	0.21 125	0.13 112

test_for_model	0.17 102	1.25 272	0.20 119	0.15 98	0.11 75	0.15 98	0.11 73	0.21 105	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.15 101	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.15 98	0.11 77	0.15 100	0.11 75	0.15 101	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 95	0.11 77	0.15 100	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 102	1.25 272	0.20 119	0.15 98	0.11 75	0.15 98	0.11 73	0.21 105	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.15 101	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.15 98	0.11 77	0.15 100	0.11 75	0.15 101	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 95	0.11 77	0.15 100	0.11 77

testlalala	0.17 102	1.25 272	0.20 119	0.15 98	0.11 75	0.15 98	0.11 73	0.21 105	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.15 101	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.15 98	0.11 77	0.15 100	0.11 75	0.15 101	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 95	0.11 77	0.15 100	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot	0.17 102	1.25 272	0.20 119	0.15 98	0.11 75	0.15 98	0.11 73	0.21 105	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.15 101	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.15 98	0.11 77	0.15 100	0.11 75	0.15 101	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 95	0.11 77	0.15 100	0.11 77

GCAP-Stereo	0.17 102	1.25 272	0.20 119	0.15 98	0.11 75	0.15 98	0.11 73	0.21 105	0.11 74	0.15 80	0.11 74	0.15 101	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.15 98	0.11 77	0.15 100	0.11 75	0.15 101	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.15 95	0.11 77	0.15 100	0.11 77

DepthFocus	0.18 107	0.22 112	0.15 89	0.22 129	0.15 121	0.22 130	0.15 120	0.21 105	0.15 116	0.21 110	0.15 118	0.21 125	0.15 121	0.15 104	0.15 121	0.15 122	0.21 126	0.15 122	0.22 127	0.15 123	0.22 129	0.15 122	0.15 116	0.15 121	0.22 129	0.15 121	0.22 128	0.15 119

IGEV_Zeroshot_test	0.18 107	0.22 112	0.18 113	0.21 126	0.18 140	0.20 122	0.17 129	0.20 101	0.16 118	0.25 126	0.16 122	0.21 125	0.17 128	0.16 109	0.18 136	0.15 122	0.20 122	0.16 124	0.20 121	0.18 139	0.21 125	0.17 131	0.17 122	0.17 125	0.20 121	0.17 128	0.20 121	0.16 122

dd	0.18 107	0.22 112	0.16 90	0.22 129	0.15 121	0.22 130	0.15 120	0.21 105	0.15 116	0.21 110	0.15 118	0.21 125	0.15 121	0.15 104	0.15 121	0.15 122	0.22 130	0.14 117	0.22 127	0.14 116	0.22 129	0.15 122	0.16 120	0.15 121	0.23 135	0.15 121	0.22 128	0.16 122

dad	0.18 107	0.23 117	0.16 90	0.22 129	0.15 121	0.22 130	0.15 120	0.22 113	0.16 118	0.21 110	0.15 118	0.22 129	0.15 121	0.15 104	0.16 124	0.17 126	0.23 135	0.17 128	0.23 135	0.15 123	0.22 129	0.15 122	0.15 116	0.15 121	0.22 129	0.15 121	0.22 128	0.16 122

depth_test_26	0.19 111	0.36 153	0.26 142	0.21 126	0.14 116	0.21 128	0.14 113	0.36 156	0.14 113	0.20 106	0.14 113	0.24 142	0.14 117	0.14 99	0.14 116	0.14 115	0.21 126	0.14 117	0.21 125	0.14 116	0.21 125	0.14 116	0.26 156	0.14 116	0.21 126	0.14 114	0.21 125	0.14 117

MSKI-zero shot	0.19 111	0.21 110	0.16 90	0.22 129	0.16 126	0.23 139	0.17 129	0.22 113	0.17 124	0.22 113	0.17 124	0.22 129	0.16 124	0.19 134	0.16 124	0.17 126	0.23 135	0.16 124	0.22 127	0.16 125	0.22 129	0.17 131	0.16 120	0.17 125	0.22 129	0.19 142	0.22 128	0.16 122

MIM_Stereo	0.19 111	0.23 117	0.18 113	0.22 129	0.16 126	0.22 130	0.16 126	0.21 105	0.16 118	0.22 113	0.17 124	0.21 125	0.17 128	0.20 135	0.18 136	0.17 126	0.22 130	0.18 141	0.22 127	0.16 125	0.21 125	0.16 126	0.17 122	0.17 125	0.21 126	0.16 126	0.22 128	0.20 143

UNet	0.19 111	0.13 69	0.09 43	0.13 74	0.09 55	0.13 74	0.09 55	0.13 61	0.09 56	0.90 239	0.09 57	0.13 74	0.09 56	0.10 56	0.09 56	0.70 281	0.13 74	0.09 57	0.13 73	0.10 60	0.91 274	0.09 58	0.10 57	0.09 56	0.13 73	0.10 59	0.13 76	0.09 56

iResNet	0.19 111	0.23 117	0.17 101	0.22 129	0.17 130	0.22 130	0.19 143	0.22 113	0.17 124	0.22 113	0.17 124	0.22 129	0.17 128	0.17 120	0.17 128	0.17 126	0.22 130	0.17 128	0.22 127	0.17 129	0.23 136	0.17 131	0.18 136	0.17 125	0.23 135	0.17 128	0.23 137	0.17 129

LACA2	0.20 116	0.27 136	0.22 127	0.24 142	0.17 130	0.24 143	0.17 129	0.26 131	0.17 124	0.24 120	0.17 124	0.24 142	0.17 128	0.21 140	0.17 128	0.17 126	0.24 140	0.17 128	0.24 141	0.17 129	0.24 139	0.17 131	0.17 122	0.17 125	0.24 141	0.17 128	0.24 139	0.17 129

LACA1	0.20 116	0.27 136	0.22 127	0.24 142	0.17 130	0.24 143	0.17 129	0.27 134	0.17 124	0.24 120	0.17 124	0.24 142	0.17 128	0.21 140	0.17 128	0.17 126	0.24 140	0.17 128	0.24 141	0.17 129	0.24 139	0.17 131	0.17 122	0.17 125	0.24 141	0.17 128	0.24 139	0.17 129

ACV-stereo	0.20 116	0.23 117	0.17 101	0.23 137	0.17 130	0.23 139	0.17 129	0.23 121	0.17 124	0.23 119	0.17 124	0.23 135	0.17 128	0.17 120	0.17 128	0.17 126	0.24 140	0.17 128	0.23 135	0.17 129	0.24 139	0.17 131	0.17 122	0.17 125	0.23 135	0.17 128	0.23 137	0.17 129

DAS	0.20 116	0.20 108	0.20 119	0.20 121	0.20 146	0.20 122	0.20 145	0.20 101	0.20 140	0.20 106	0.20 143	0.20 123	0.20 143	0.20 135	0.20 145	0.20 139	0.20 122	0.20 147	0.20 121	0.20 146	0.20 122	0.20 146	0.20 141	0.20 143	0.20 121	0.20 143	0.20 121	0.20 143

ASD4	0.20 116	0.20 108	0.20 119	0.20 121	0.20 146	0.20 122	0.20 145	0.20 101	0.20 140	0.20 106	0.20 143	0.20 123	0.20 143	0.20 135	0.20 145	0.20 139	0.20 122	0.20 147	0.20 121	0.20 146	0.20 122	0.20 146	0.20 141	0.20 143	0.20 121	0.20 143	0.20 121	0.20 143

iResNetv2_ROB	0.20 116	0.22 112	0.19 117	0.23 137	0.19 144	0.22 130	0.17 129	0.22 113	0.17 124	0.22 113	0.17 124	0.22 129	0.17 128	0.18 129	0.18 136	0.19 138	0.22 130	0.17 128	0.23 135	0.17 129	0.25 143	0.18 142	0.17 122	0.18 139	0.23 135	0.17 128	0.25 148	0.17 129

LACA3	0.21 122	0.27 136	0.23 132	0.25 147	0.17 130	0.25 151	0.17 129	0.28 135	0.17 124	0.25 126	0.17 124	0.25 147	0.17 128	0.22 143	0.17 128	0.17 126	0.25 148	0.17 128	0.25 148	0.17 129	0.25 143	0.17 131	0.17 122	0.17 125	0.25 149	0.17 128	0.25 148	0.17 129

ITSA-stereo	0.21 122	0.16 83	0.12 68	0.16 106	0.13 111	0.18 113	0.14 113	0.16 79	1.89 352	0.16 93	0.12 105	0.17 114	0.12 107	0.13 89	0.13 109	0.13 109	0.17 112	0.13 111	0.17 110	0.12 107	0.16 108	0.12 106	0.12 102	0.12 105	0.17 110	0.12 105	0.16 107	0.12 103

Pointernet	0.22 124	0.41 163	0.38 173	0.22 129	0.17 130	0.22 130	0.17 129	0.41 174	0.17 124	0.22 113	0.17 124	0.22 129	0.17 128	0.18 129	0.18 136	0.18 135	0.23 135	0.18 141	0.23 135	0.18 139	0.23 136	0.18 142	0.17 122	0.17 125	0.22 129	0.18 140	0.22 128	0.17 129

JetRed	0.22 124	0.11 63	0.12 68	0.11 66	0.11 75	0.11 66	0.11 73	0.11 57	0.11 74	2.93 346	0.11 74	0.11 67	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.12 103	0.11 67	0.11 77	0.11 67	0.11 75	0.11 68	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.11 67	0.11 77	0.11 69	0.11 77

JetBlue	0.23 126	0.12 66	0.13 77	0.12 71	0.12 106	0.12 71	0.11 73	0.14 62	0.12 102	3.07 347	0.12 105	0.12 73	0.11 75	0.11 72	0.13 109	0.13 109	0.12 72	0.12 107	0.13 73	0.11 75	0.12 73	0.13 112	0.12 102	0.14 116	0.13 73	0.12 105	0.12 74	0.11 77

SFCPSM	0.23 126	0.18 96	0.13 77	0.18 115	0.12 106	0.18 113	0.80 293	0.17 83	0.12 102	0.88 238	0.12 105	0.17 114	0.12 107	0.13 89	0.12 104	0.12 103	0.18 116	0.12 107	0.18 114	0.12 107	1.18 305	0.13 112	0.12 102	0.12 105	0.18 113	0.13 111	0.18 113	0.12 103

S2M2_XL	0.24 128	1.32 284	0.86 267	0.17 111	0.11 75	0.17 109	0.11 73	1.05 274	0.12 102	0.16 93	0.11 74	0.16 110	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.17 112	0.11 77	0.17 110	0.11 75	0.17 112	0.11 76	0.11 73	0.11 78	0.17 110	0.11 77	0.17 111	0.11 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 129	1.16 262	1.02 278	0.16 106	0.13 111	0.16 107	0.13 109	1.16 281	0.13 108	0.15 80	0.13 111	0.15 101	0.13 113	0.13 89	0.13 109	0.13 109	0.16 106	0.13 111	0.16 107	0.13 113	0.16 108	0.13 112	0.13 109	0.13 114	0.16 107	0.13 111	0.16 107	0.13 112

LoS_RVC	0.25 129	0.25 129	0.25 138	0.25 147	0.25 156	0.25 151	0.25 156	0.25 126	0.25 154	0.25 126	0.25 158	0.25 147	0.25 156	0.26 154	0.25 158	0.26 155	0.25 148	0.25 157	0.26 152	0.25 158	0.25 143	0.25 155	0.25 152	0.25 156	0.25 149	0.25 156	0.25 148	0.25 156

tt_ll	0.25 129	0.25 129	0.25 138	0.25 147	0.25 156	0.25 151	0.25 156	0.25 126	0.25 154	0.25 126	0.25 158	0.25 147	0.25 156	0.26 154	0.25 158	0.26 155	0.25 148	0.25 157	0.26 152	0.25 158	0.25 143	0.25 155	0.25 152	0.25 156	0.25 149	0.25 156	0.25 148	0.25 156

CAS	0.25 129	0.25 129	0.25 138	0.25 147	0.26 158	0.26 158	0.26 158	0.25 126	0.25 154	0.25 126	0.25 158	0.25 147	0.25 156	0.25 152	0.25 158	0.25 152	0.26 155	0.25 157	0.26 152	0.26 162	0.25 143	0.25 155	0.25 152	0.26 160	0.25 149	0.26 160	0.25 148	0.25 156

LoS	0.25 129	0.25 129	0.27 144	0.27 156	0.26 158	0.25 151	0.26 158	0.26 131	0.25 154	0.26 133	0.25 158	0.25 147	0.25 156	0.26 154	0.25 158	0.25 152	0.25 148	0.25 157	0.25 148	0.25 158	0.27 152	0.25 155	0.26 156	0.26 160	0.26 154	0.25 156	0.25 148	0.25 156
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 134	1.28 283	1.07 286	0.15 98	0.13 111	0.15 98	0.14 113	1.22 288	0.13 108	0.16 93	0.17 124	0.16 110	0.14 117	0.14 99	0.15 121	0.14 115	0.15 98	0.14 117	0.16 107	0.14 116	0.16 108	0.14 116	0.14 113	0.14 116	0.16 107	0.14 114	0.16 107	0.15 119

small-0shot	0.27 135	0.27 136	0.26 142	0.26 153	0.27 163	0.27 159	0.27 162	0.26 131	0.26 161	0.27 134	0.27 166	0.26 156	0.26 162	0.26 154	0.26 163	0.27 164	0.27 157	0.26 161	0.27 156	0.27 166	0.26 151	0.27 162	0.26 156	0.26 160	0.27 156	0.27 163	0.27 157	0.26 161

MatchStereo	0.27 135	0.12 66	2.51 350	0.12 71	0.11 75	0.12 71	0.11 73	2.54 339	0.08 54	0.09 43	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.09 56	0.07 50	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 50	0.08 51	0.07 51	0.08 48	0.08 55	0.09 55	0.08 55
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
model_zeroshot	0.27 135	0.30 143	0.19 117	0.36 175	0.23 154	0.25 151	0.27 162	0.33 143	0.21 143	0.35 143	0.22 149	0.25 147	0.27 165	0.26 154	0.23 153	0.26 155	0.35 168	0.22 150	0.36 170	0.23 155	0.25 143	0.27 162	0.27 160	0.23 153	0.36 170	0.22 150	0.25 148	0.27 165

DCVSM-stereo	0.27 135	0.38 156	0.22 127	0.38 181	0.22 149	0.38 184	0.22 150	0.29 138	0.22 148	0.29 136	0.22 149	0.29 160	0.22 150	0.22 143	0.21 147	0.21 143	0.38 179	0.22 150	0.38 179	0.22 150	0.38 173	0.22 149	0.21 143	0.25 156	0.38 177	0.21 147	0.38 176	0.21 147

DLNR_Zeroshot_test	0.27 135	0.30 143	0.23 132	0.30 161	0.22 149	0.31 163	0.24 154	0.29 138	0.23 151	0.38 154	0.23 152	0.29 160	0.23 154	0.22 143	0.23 153	0.23 148	0.30 161	0.34 199	0.29 159	0.23 155	0.29 156	0.29 186	0.22 146	0.23 153	0.30 160	0.23 153	0.30 160	0.23 154

HGLStereo	0.27 135	0.25 129	0.21 126	0.35 171	0.21 148	0.35 170	0.21 148	0.34 149	0.21 143	0.39 159	0.21 146	0.34 166	0.21 148	0.22 143	0.21 147	0.21 143	0.35 168	0.22 150	0.35 167	0.22 150	0.35 164	0.22 149	0.21 143	0.21 147	0.35 168	0.21 147	0.35 168	0.21 147

iResNet_ROB	0.28 141	0.32 147	0.24 137	0.33 165	0.26 158	0.32 165	0.24 154	0.33 143	0.25 154	0.33 138	0.24 156	0.35 169	0.24 155	0.23 148	0.24 157	0.25 152	0.32 163	0.24 156	0.36 170	0.24 157	0.32 158	0.28 170	0.24 151	0.24 155	0.32 162	0.24 155	0.33 162	0.24 155

IGEV-FE	0.29 142	2.85 330	0.36 169	0.20 121	0.17 130	0.19 118	0.17 129	0.37 158	0.17 124	0.19 103	0.17 124	0.19 120	0.17 128	0.17 120	0.17 128	0.17 126	0.19 121	0.17 128	0.19 118	0.17 129	0.19 118	0.17 131	0.17 122	0.17 125	0.19 117	0.17 128	0.19 116	0.17 129

IMH-64-1	0.29 142	0.23 117	0.23 132	0.23 137	0.22 149	0.22 130	0.23 152	0.22 113	0.22 148	2.02 313	0.23 152	0.23 135	0.22 150	0.23 148	0.23 153	0.23 148	0.23 135	0.22 150	0.23 135	0.22 150	0.22 129	0.22 149	0.22 146	0.22 150	0.22 129	0.22 150	0.22 128	0.22 150

IMH-64	0.29 142	0.23 117	0.23 132	0.23 137	0.22 149	0.22 130	0.23 152	0.22 113	0.22 148	2.02 313	0.23 152	0.23 135	0.22 150	0.23 148	0.23 153	0.23 148	0.23 135	0.22 150	0.23 135	0.22 150	0.22 129	0.22 149	0.22 146	0.22 150	0.22 129	0.22 150	0.22 128	0.22 150

UPFNet	0.29 142	0.24 125	0.16 90	0.24 142	0.16 126	0.24 143	0.16 126	0.23 121	0.16 118	1.19 272	0.16 122	0.23 135	0.16 124	0.17 120	0.16 124	0.89 293	0.24 140	0.16 124	0.24 141	0.18 139	1.20 308	0.16 126	0.17 122	0.16 124	0.24 141	0.16 126	0.24 139	0.16 122

WAO-6	0.30 146	0.22 112	0.23 132	0.22 129	0.23 154	0.23 139	0.22 150	0.22 113	0.23 151	2.21 323	0.22 149	0.22 129	0.22 150	0.22 143	0.22 151	0.23 148	0.22 130	0.23 155	0.22 127	0.22 150	0.22 129	0.22 149	0.22 146	0.22 150	0.23 135	0.23 153	0.22 128	0.22 150

anonymity	0.30 146	0.34 149	0.27 144	0.33 165	0.27 163	0.33 166	0.28 170	0.33 143	0.28 170	0.33 138	0.28 171	0.33 164	0.28 168	0.28 168	0.28 172	0.28 167	0.34 165	0.28 167	0.34 165	0.28 169	0.34 160	0.27 162	0.27 160	0.27 165	0.34 165	0.28 167	0.34 166	0.28 169

iRaft-Stereo_20w	0.30 146	0.46 182	0.27 144	0.34 167	0.26 158	0.35 170	0.28 170	0.34 149	0.26 161	0.34 141	0.26 162	0.34 166	0.26 162	0.26 154	0.26 163	0.26 155	0.34 165	0.26 161	0.34 165	0.26 162	0.34 160	0.26 161	0.26 156	0.26 160	0.34 165	0.26 160	0.34 166	0.26 161

MMNet	0.30 146	0.24 125	0.17 101	0.24 142	0.17 130	0.24 143	0.17 129	0.23 121	0.18 135	1.21 275	0.17 124	0.23 135	0.17 128	0.17 120	0.17 128	0.89 293	0.24 140	0.17 128	0.24 141	0.17 129	1.22 310	0.16 126	0.17 122	0.17 125	0.24 141	0.17 128	0.24 139	0.17 129

delet	0.30 146	0.24 125	0.17 101	0.24 142	0.17 130	0.24 143	0.17 129	0.23 121	0.16 118	1.21 275	0.17 124	0.24 142	0.17 128	0.17 120	0.17 128	0.91 297	0.24 140	0.17 128	0.24 141	0.17 129	1.23 312	0.17 131	0.17 122	0.17 125	0.24 141	0.17 128	0.24 139	0.17 129

psm_up	0.30 146	0.24 125	0.17 101	0.25 147	0.17 130	0.24 143	0.17 129	0.24 125	0.17 124	1.20 274	0.17 124	0.23 135	0.17 128	0.17 120	0.18 136	0.90 296	0.24 140	0.17 128	0.25 148	0.17 129	1.24 315	0.17 131	0.17 122	0.17 125	0.24 141	0.17 128	0.24 139	0.17 129

MLCV	0.30 146	0.33 148	0.28 147	0.34 167	0.28 168	0.33 166	0.28 170	0.33 143	0.29 178	0.33 138	0.27 166	0.33 164	0.28 168	0.26 154	0.29 183	0.28 167	0.33 164	0.28 167	0.33 162	0.28 169	0.33 159	0.27 162	0.28 166	0.28 170	0.33 163	0.28 167	0.33 162	0.28 169

DN-CSS_ROB	0.30 146	0.34 149	0.29 152	0.34 167	0.27 163	0.34 168	0.28 170	0.33 143	0.27 164	0.34 141	0.27 166	0.34 166	0.28 168	0.29 173	0.27 167	0.26 155	0.35 168	0.29 180	0.33 162	0.28 169	0.34 160	0.28 170	0.28 166	0.27 165	0.34 165	0.28 167	0.33 162	0.28 169

SCION-MonSter(vits)	0.31 154	0.76 232	0.22 127	0.19 118	0.15 121	0.19 118	0.15 120	0.41 174	0.27 164	0.38 154	0.27 166	0.38 182	0.27 165	0.27 162	0.27 167	0.27 164	0.40 196	0.27 165	0.39 191	0.27 166	0.39 184	0.27 162	0.27 160	0.27 165	0.39 188	0.27 163	0.39 188	0.27 165

UNDER WATER-64	0.31 154	0.25 129	0.25 138	0.26 153	0.26 158	0.25 151	0.26 158	0.25 126	0.26 161	1.69 297	0.26 162	0.25 147	0.25 156	0.25 152	0.26 163	0.26 155	0.25 148	0.26 161	0.26 152	0.26 162	0.25 143	0.25 155	0.25 152	0.25 156	0.26 154	0.26 160	0.25 148	0.26 161

LG-Stereo_L2	0.32 156	0.45 178	0.36 169	0.37 177	0.27 163	0.37 179	0.27 162	0.43 180	0.27 164	0.36 149	0.31 193	0.36 175	0.27 165	0.27 162	0.27 167	0.30 185	0.37 176	0.27 165	0.37 174	0.27 166	0.37 170	0.27 162	0.27 160	0.27 165	0.37 174	0.27 163	0.37 174	0.27 165

CASnet	0.32 156	0.53 198	0.34 166	0.27 156	0.31 194	0.34 168	0.29 187	0.31 141	0.32 190	0.25 126	0.31 193	0.27 157	0.40 223	0.45 224	0.27 167	0.30 185	0.26 155	0.40 222	0.28 158	0.37 212	0.28 154	0.39 221	0.29 177	0.40 225	0.29 159	0.28 167	0.24 139	0.30 191
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 156	0.45 178	0.29 152	0.36 175	0.29 182	0.36 175	0.29 187	0.36 156	0.29 178	0.35 143	0.29 181	0.35 169	0.28 168	0.27 162	0.28 172	0.28 167	0.35 168	0.28 167	0.35 167	0.28 169	0.35 164	0.28 170	0.29 177	0.29 184	0.36 170	0.29 186	0.36 171	0.29 184

TS12	0.33 159	0.16 83	1.86 332	0.16 106	0.14 116	0.15 98	0.14 113	1.78 306	0.21 143	0.15 80	0.14 113	0.15 101	0.16 124	1.83 337	0.18 136	0.20 139	0.14 89	0.11 77	0.12 72	0.11 75	0.15 101	0.14 116	0.12 102	0.09 56	0.15 95	0.10 59	0.10 57	0.13 112

RSM	0.33 159	0.36 153	0.31 161	0.39 195	0.32 198	0.36 175	0.30 194	0.35 152	0.38 211	0.35 143	0.31 193	0.35 169	0.30 188	0.30 179	0.31 193	0.30 185	0.36 173	0.31 191	0.36 170	0.30 190	0.36 168	0.31 193	0.31 190	0.31 192	0.36 170	0.31 194	0.36 171	0.31 195

SQANet	0.33 159	0.28 140	0.28 147	0.28 160	0.28 168	0.29 161	0.28 170	0.28 135	0.28 170	1.59 294	0.28 171	0.28 159	0.28 168	0.28 168	0.28 172	0.28 167	0.28 159	0.28 167	0.29 159	0.28 169	0.28 154	0.28 170	0.28 166	0.28 170	0.28 158	0.28 167	0.28 158	0.28 169

DGSMNet	0.33 159	0.42 173	0.28 147	0.40 196	0.28 168	0.40 196	0.28 170	0.40 172	0.28 170	0.40 167	0.28 171	0.39 188	0.28 168	0.27 162	0.28 172	0.28 167	0.40 196	0.28 167	0.42 208	0.29 182	0.41 192	0.31 193	0.29 177	0.28 170	0.41 196	0.28 167	0.42 207	0.29 184

gcap_with_dpt	0.34 163	0.42 173	0.29 152	0.42 207	0.29 182	0.42 209	0.29 187	0.39 168	0.29 178	0.39 159	0.29 181	0.39 188	0.29 180	0.29 173	0.29 183	0.28 167	0.42 205	0.29 180	0.42 208	0.29 182	0.42 203	0.28 170	0.28 166	0.28 170	0.41 196	0.28 167	0.41 195	0.28 169

castereo	0.34 163	1.59 290	1.39 306	0.17 111	0.15 121	0.18 113	0.26 158	1.74 305	0.17 124	0.19 103	0.18 139	0.18 117	0.20 143	0.20 135	0.22 151	0.21 143	0.18 116	0.17 128	0.19 118	0.16 125	0.18 114	0.20 146	0.17 122	0.21 147	0.19 117	0.17 128	0.19 116	0.16 122

GCAP-BAT	0.34 163	0.42 173	0.29 152	0.42 207	0.29 182	0.42 209	0.29 187	0.39 168	0.29 178	0.39 159	0.29 181	0.39 188	0.29 180	0.29 173	0.29 183	0.28 167	0.42 205	0.29 180	0.42 208	0.29 182	0.42 203	0.28 170	0.28 166	0.28 170	0.41 196	0.28 167	0.41 195	0.28 169

RAFT-Test	0.34 163	0.45 178	0.30 158	0.38 181	0.32 198	0.40 196	0.32 200	0.39 168	0.32 190	0.39 159	0.30 189	0.37 177	0.29 180	0.30 179	0.30 189	0.29 180	0.38 179	0.30 187	0.38 179	0.29 182	0.38 173	0.29 186	0.29 177	0.30 190	0.38 177	0.30 191	0.38 176	0.30 191

RAFT + AFF	0.34 163	0.29 141	0.32 164	0.31 163	0.30 190	0.39 193	0.32 200	0.39 168	0.30 182	0.39 159	0.32 196	0.39 188	0.32 193	0.35 192	0.36 205	0.32 194	0.38 179	0.31 191	0.38 179	0.31 195	0.38 173	0.28 170	0.37 210	0.34 201	0.38 177	0.30 191	0.38 176	0.28 169

ETE_ROB	0.35 168	0.35 152	0.35 167	0.35 171	0.35 206	0.35 170	0.35 203	0.35 152	0.35 202	0.35 143	0.35 204	0.35 169	0.35 202	0.35 192	0.35 201	0.35 202	0.35 168	0.35 203	0.35 167	0.35 205	0.35 164	0.35 202	0.35 201	0.35 205	0.35 168	0.35 203	0.35 168	0.35 204

VIP-Stereo	0.36 169	2.00 303	1.11 290	0.26 153	0.16 126	0.24 143	0.15 120	2.00 320	0.23 151	0.24 120	0.15 118	0.23 135	0.16 124	0.16 109	0.16 124	0.15 122	0.24 140	0.15 122	0.24 141	0.16 125	0.24 139	0.15 122	0.15 116	0.20 143	0.24 141	0.15 121	0.24 139	0.15 119

GREAT-IGEV	0.36 169	0.46 182	0.33 165	0.43 210	0.30 190	0.43 215	0.30 194	0.45 183	0.30 182	0.42 179	0.30 189	0.43 210	0.30 188	0.30 179	0.30 189	0.30 185	0.43 211	0.30 187	0.43 212	0.30 190	0.43 206	0.30 190	0.30 187	0.30 190	0.43 210	0.30 191	0.43 209	0.30 191
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	0.36 169	0.50 195	0.30 158	0.40 196	0.29 182	0.40 196	0.29 187	0.35 152	0.30 182	0.47 191	0.30 189	0.35 169	0.32 193	0.29 173	0.34 199	0.33 198	0.59 245	0.31 191	0.39 191	0.29 182	0.37 170	0.38 212	0.29 177	0.31 192	0.58 249	0.28 167	0.51 235	0.29 184

GEStereo_RVC	0.36 169	0.23 117	0.18 113	0.23 137	0.18 140	0.23 139	0.19 143	0.22 113	0.19 137	0.24 120	0.20 143	0.24 142	0.18 141	0.18 129	0.18 136	0.21 143	0.25 148	0.18 141	0.22 127	0.18 139	0.23 136	0.18 142	0.19 139	0.20 143	0.23 135	0.20 143	4.43 370	0.19 141

DMCA	0.36 169	0.38 156	0.37 171	0.35 171	0.35 206	0.35 170	0.36 209	0.35 152	0.36 207	0.36 149	0.37 214	0.36 175	0.36 207	0.36 197	0.35 201	0.37 207	0.36 173	0.36 205	0.36 170	0.36 209	0.36 168	0.35 202	0.36 206	0.36 208	0.37 174	0.36 207	0.36 171	0.36 209

NBS	0.37 174	0.38 156	0.38 173	0.38 181	0.39 221	0.37 179	0.36 209	0.37 158	0.37 209	0.37 151	0.35 204	0.37 177	0.39 221	0.37 199	0.38 210	0.39 218	0.38 179	0.36 205	0.37 174	0.36 209	0.38 173	0.37 208	0.39 220	0.37 214	0.38 177	0.35 203	0.38 176	0.39 221

LACA_dic	0.37 174	1.72 295	1.69 321	0.13 74	0.12 106	0.15 98	0.12 104	1.69 303	0.16 118	0.17 97	0.19 142	0.13 74	0.12 107	1.70 334	0.13 109	0.13 109	0.16 106	0.12 107	0.14 89	0.14 116	0.13 75	0.12 106	0.12 102	0.12 105	0.14 88	0.12 105	0.13 76	0.12 103

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 174	0.64 217	0.59 231	0.38 181	0.31 194	0.38 184	0.31 197	0.65 223	0.32 190	0.38 154	0.32 196	0.38 182	0.32 193	0.32 183	0.32 195	0.32 194	0.38 179	0.32 195	0.39 191	0.32 196	0.39 184	0.32 196	0.32 191	0.32 194	0.39 188	0.32 196	0.39 188	0.32 197

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 174	0.65 219	0.60 233	0.38 181	0.31 194	0.38 184	0.31 197	0.65 223	0.32 190	0.37 151	0.32 196	0.37 177	0.32 193	0.32 183	0.32 195	0.32 194	0.38 179	0.32 195	0.38 179	0.32 196	0.38 173	0.32 196	0.32 191	0.32 194	0.38 177	0.32 196	0.38 176	0.32 197

DDF-Stereo	0.37 174	0.57 208	0.50 212	0.40 196	0.32 198	0.40 196	0.32 200	0.53 207	0.32 190	0.39 159	0.32 196	0.39 188	0.32 193	0.32 183	0.32 195	0.32 194	0.40 196	0.32 195	0.40 194	0.32 196	0.40 191	0.32 196	0.32 191	0.32 194	0.40 191	0.32 196	0.40 191	0.32 197

XPNet_ROB	0.37 174	0.37 155	0.37 171	0.37 177	0.37 212	0.37 179	0.37 215	0.37 158	0.37 209	0.37 151	0.37 214	0.37 177	0.37 209	0.37 199	0.37 208	0.37 207	0.37 176	0.37 211	0.37 174	0.37 212	0.37 170	0.37 208	0.37 210	0.37 214	0.37 174	0.37 213	0.37 174	0.37 212

GIP-stereo	0.38 180	0.56 205	0.40 178	0.45 218	0.33 201	0.44 217	0.35 203	0.49 197	0.33 196	0.43 182	0.32 196	0.42 206	0.31 190	0.33 187	0.33 198	0.34 199	0.40 196	0.32 195	0.40 194	0.32 196	0.43 206	0.38 212	0.33 196	0.32 194	0.43 210	0.32 196	0.42 207	0.34 203

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 180	1.06 255	0.54 220	0.59 251	0.27 163	0.46 219	0.27 162	0.46 184	0.27 164	0.46 188	0.27 166	0.46 214	0.26 162	0.27 162	0.27 167	0.26 155	0.46 215	0.26 161	0.45 215	0.30 190	0.46 210	0.27 162	0.27 160	0.27 165	0.46 214	0.27 163	0.45 212	0.26 161

CES	0.38 180	0.34 149	0.44 190	0.43 210	0.33 201	0.37 179	0.44 236	0.37 158	0.38 211	0.45 185	0.35 204	0.35 169	0.41 224	0.45 224	0.36 205	0.36 204	0.36 173	0.45 235	0.43 212	0.35 205	0.34 160	0.46 235	0.36 206	0.36 208	0.42 209	0.34 202	0.35 168	0.38 215

PML	0.39 183	0.56 205	0.29 152	0.55 245	0.28 168	0.56 247	0.28 170	0.51 204	0.28 170	0.50 197	0.28 171	0.51 235	0.28 168	0.29 173	0.28 172	0.29 180	0.56 243	0.29 180	0.57 250	0.28 169	0.56 242	0.28 170	0.28 166	0.29 184	0.56 246	0.28 167	0.56 244	0.28 169

CR-RVC	0.40 184	1.89 298	1.85 328	0.15 98	0.13 111	0.17 109	0.14 113	1.84 307	0.14 113	0.20 106	0.14 113	0.13 74	0.13 113	1.86 342	0.14 116	0.14 115	0.13 74	0.13 111	0.13 73	0.13 113	0.13 75	0.14 116	0.13 109	0.19 141	0.18 113	0.13 111	0.13 76	0.21 147

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 184	2.14 313	1.91 336	0.20 121	0.18 140	0.19 118	0.17 129	2.23 323	0.19 137	0.24 120	0.21 146	0.19 120	0.21 148	0.20 135	0.18 136	0.20 139	0.20 122	0.18 141	0.20 121	0.19 144	0.19 118	0.17 131	0.18 136	0.17 125	0.20 121	0.20 143	0.21 125	0.19 141

CR-Stereo	0.41 186	1.91 301	1.92 337	0.17 111	0.14 116	0.17 109	0.13 109	1.89 309	0.19 137	0.19 103	0.14 113	0.13 74	0.13 113	1.85 340	0.13 109	0.14 115	0.16 106	0.13 111	0.14 89	0.14 116	0.13 75	0.16 126	0.15 116	0.13 114	0.15 95	0.14 114	0.18 113	0.13 112

quiztm	0.41 186	0.45 178	0.40 178	0.44 213	0.39 221	0.45 218	0.39 225	0.44 182	0.40 220	0.45 185	0.39 225	0.45 213	0.39 221	0.39 211	0.40 224	0.39 218	0.45 214	0.40 222	0.45 215	0.39 223	0.44 208	0.39 221	0.39 220	0.39 223	0.44 212	0.39 223	0.44 211	0.39 221

GASTEREO	0.41 186	0.54 199	0.44 190	0.48 229	0.35 206	0.48 231	0.35 203	0.53 207	0.35 202	0.46 188	0.35 204	0.46 214	0.35 202	0.35 192	0.35 201	0.35 202	0.47 219	0.35 203	0.47 221	0.35 205	0.47 214	0.38 212	0.35 201	0.35 205	0.48 225	0.35 203	0.47 217	0.35 204

GwcNet-ADL	0.41 186	0.41 163	0.41 181	0.41 203	0.41 225	0.41 200	0.41 227	0.41 174	0.41 224	0.41 168	0.41 228	0.41 201	0.41 224	0.41 213	0.41 227	0.41 221	0.41 200	0.41 225	0.41 199	0.41 226	0.41 192	0.41 226	0.41 224	0.41 226	0.41 196	0.41 226	0.41 195	0.41 226

PSMNet-ADL	0.41 186	0.41 163	0.41 181	0.41 203	0.41 225	0.41 200	0.41 227	0.41 174	0.41 224	0.41 168	0.41 228	0.41 201	0.41 224	0.41 213	0.41 227	0.41 221	0.41 200	0.41 225	0.41 199	0.41 226	0.41 192	0.41 226	0.41 224	0.41 226	0.41 196	0.41 226	0.41 195	0.41 226

GANet-ADL	0.41 186	0.41 163	0.41 181	0.41 203	0.41 225	0.41 200	0.41 227	0.41 174	0.41 224	0.41 168	0.41 228	0.41 201	0.41 224	0.41 213	0.41 227	0.41 221	0.41 200	0.41 225	0.41 199	0.41 226	0.41 192	0.41 226	0.41 224	0.41 226	0.41 196	0.41 226	0.41 195	0.41 226

ADLNet	0.41 186	0.41 163	0.41 181	0.41 203	0.41 225	0.41 200	0.41 227	0.41 174	0.41 224	0.41 168	0.41 228	0.41 201	0.41 224	0.41 213	0.41 227	0.41 221	0.41 200	0.41 225	0.41 199	0.41 226	0.41 192	0.41 226	0.41 224	0.41 226	0.41 196	0.41 226	0.41 195	0.41 226

GEAStereo	0.42 193	0.55 201	0.44 190	0.48 229	0.35 206	0.48 231	0.35 203	0.54 209	0.35 202	0.47 191	0.36 208	0.47 219	0.41 224	0.38 202	0.38 210	0.38 210	0.51 234	0.36 205	0.51 239	0.38 216	0.48 221	0.35 202	0.35 201	0.36 208	0.52 237	0.37 213	0.48 223	0.36 209

GSStereo	0.42 193	0.56 205	0.44 190	0.48 229	0.36 211	0.48 231	0.36 209	0.54 209	0.36 207	0.47 191	0.36 208	0.47 219	0.36 207	0.36 197	0.35 201	0.36 204	0.48 224	0.36 205	0.48 228	0.36 209	0.48 221	0.36 207	0.36 206	0.36 208	0.48 225	0.36 207	0.48 223	0.35 204

gasm-f	0.42 193	0.55 201	0.44 190	0.48 229	0.35 206	0.48 231	0.35 203	0.54 209	0.35 202	0.47 191	0.36 208	0.47 219	0.41 224	0.38 202	0.38 210	0.38 210	0.51 234	0.36 205	0.51 239	0.38 216	0.48 221	0.35 202	0.35 201	0.36 208	0.52 237	0.37 213	0.48 223	0.36 209

DEFOM-Stereo	0.43 196	1.60 292	1.47 311	0.30 161	0.28 168	0.31 163	0.28 170	1.65 302	0.25 154	0.29 136	0.26 162	0.30 162	0.29 180	0.27 162	0.26 163	0.26 155	0.30 161	0.29 180	0.30 161	0.26 162	0.29 156	0.29 186	0.27 160	0.26 160	0.30 160	0.29 186	0.30 160	0.29 184

GES	0.43 196	0.41 163	0.31 161	0.35 171	0.30 190	0.47 225	0.28 170	0.33 143	0.28 170	0.35 143	0.29 181	2.95 351	0.38 212	0.35 192	0.30 189	0.34 199	0.34 165	0.30 187	0.33 162	0.30 190	0.35 164	0.30 190	0.33 196	0.33 199	0.33 163	0.31 194	0.33 162	0.29 184

MSCF	0.44 198	0.60 214	0.47 198	0.50 237	0.40 223	0.50 238	0.38 218	0.57 217	0.38 211	0.48 195	0.38 217	0.48 227	0.38 212	0.38 202	0.38 210	0.38 210	0.49 229	0.38 214	0.49 232	0.39 223	0.50 229	0.38 212	0.38 214	0.38 216	0.49 230	0.38 217	0.49 231	0.38 215

LG-Stereo_L1	0.44 198	0.58 211	0.49 211	0.51 240	0.38 216	0.51 240	0.38 218	0.56 215	0.38 211	0.50 197	0.38 217	0.50 232	0.38 212	0.38 202	0.38 210	0.38 210	0.52 236	0.38 214	0.52 242	0.38 216	0.51 231	0.38 212	0.38 214	0.38 216	0.52 237	0.38 217	0.51 235	0.40 224

FCDSN-DC	0.44 198	0.31 145	0.35 167	0.34 167	0.28 168	0.35 170	0.30 194	0.32 142	0.25 154	1.32 282	0.24 156	1.00 292	0.32 193	0.35 192	0.34 199	0.30 185	0.72 263	0.37 211	0.48 228	0.32 196	0.53 237	0.49 250	0.23 150	0.29 184	0.50 231	0.42 231	0.61 252	0.71 286
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	0.45 201	0.57 208	0.45 196	0.54 242	0.37 212	0.53 244	0.37 215	0.56 215	0.40 220	0.53 203	0.38 217	0.53 239	0.37 209	0.37 199	0.37 208	0.37 207	0.55 239	0.38 214	0.53 244	0.37 212	0.53 237	0.37 208	0.37 210	0.39 223	0.54 242	0.37 213	0.54 241	0.37 212

WAO-7	0.46 202	0.38 156	0.38 173	0.38 181	0.38 216	0.38 184	0.38 218	0.38 162	0.38 211	2.57 340	0.38 217	0.38 182	0.38 212	0.38 202	0.38 210	0.38 210	0.38 179	0.38 214	0.38 179	0.38 216	0.38 173	0.38 212	0.38 214	0.38 216	0.38 177	0.38 217	0.38 176	0.38 215

Venus	0.46 202	0.38 156	0.40 178	0.38 181	0.38 216	0.39 193	0.38 218	0.38 162	0.38 211	2.71 342	0.38 217	0.38 182	0.38 212	0.38 202	0.38 210	0.38 210	0.38 179	0.38 214	0.38 179	0.38 216	0.38 173	0.38 212	0.38 214	0.38 216	0.38 177	0.38 217	0.39 188	0.38 215

HanzoNet	0.47 204	0.39 161	0.38 173	0.38 181	0.38 216	0.38 184	0.38 218	0.40 172	0.38 211	2.63 341	0.38 217	0.38 182	0.38 212	0.38 202	0.38 210	0.39 218	0.38 179	0.38 214	0.38 179	0.42 231	0.38 173	0.39 221	0.39 220	0.38 216	0.38 177	0.38 217	0.38 176	0.39 221

IMH	0.47 204	0.40 162	0.39 177	0.38 181	0.38 216	0.38 184	0.38 218	0.38 162	0.40 220	2.79 344	0.38 217	0.38 182	0.38 212	0.38 202	0.38 210	0.38 210	0.39 192	0.38 214	0.38 179	0.40 225	0.38 173	0.38 212	0.38 214	0.38 216	0.38 177	0.38 217	0.38 176	0.38 215

LL-Strereo2	0.47 204	2.60 326	0.51 216	0.38 181	0.28 168	0.37 179	0.28 170	0.55 213	0.35 202	0.44 184	0.34 203	0.44 212	0.34 200	0.34 188	0.36 205	0.36 204	0.47 219	0.36 205	0.47 221	0.35 205	0.47 214	0.35 202	0.35 201	0.35 205	0.46 214	0.35 203	0.47 217	0.35 204

DN	0.50 207	0.59 213	0.44 190	0.59 251	0.44 234	0.59 251	0.44 236	0.57 217	0.44 232	0.57 207	0.44 235	0.57 245	0.44 233	0.44 222	0.44 235	0.44 229	0.59 245	0.44 234	0.59 251	0.44 235	0.59 246	0.44 234	0.44 232	0.44 234	0.59 251	0.44 235	0.59 247	0.44 233

GMOStereo	0.50 207	0.44 176	2.38 347	0.40 196	0.34 203	0.42 209	0.36 209	1.96 314	0.34 197	0.41 168	0.36 208	0.42 206	0.35 202	0.34 188	0.38 210	0.31 190	0.39 192	0.34 199	0.40 194	0.33 202	0.39 184	0.33 199	0.33 196	0.34 201	0.40 191	0.36 207	0.40 191	0.32 197

error version	0.50 207	0.44 176	2.38 347	0.40 196	0.34 203	0.42 209	0.36 209	1.96 314	0.34 197	0.41 168	0.36 208	0.42 206	0.35 202	0.34 188	0.38 210	0.31 190	0.39 192	0.34 199	0.40 194	0.33 202	0.39 184	0.33 199	0.33 196	0.34 201	0.40 191	0.36 207	0.40 191	0.32 197

SANet	0.50 207	0.50 195	0.50 212	0.50 237	0.50 254	0.50 238	0.50 254	0.50 201	0.50 253	0.50 197	0.50 253	0.50 232	0.50 252	0.50 242	0.50 255	0.50 251	0.50 232	0.50 254	0.50 236	0.50 255	0.50 229	0.50 256	0.50 249	0.50 251	0.50 231	0.50 255	0.50 233	0.50 249

PDISCO_ROB	0.50 207	0.15 78	0.11 62	0.16 106	3.16 363	0.13 74	0.12 104	0.14 62	0.12 102	0.15 80	0.11 74	2.55 349	0.11 75	2.20 347	0.13 109	0.12 103	0.16 106	0.10 58	0.14 89	0.12 107	0.15 101	0.12 106	0.12 102	0.12 105	0.15 95	0.10 59	2.75 351	0.09 56

otaku	0.52 212	0.46 182	0.48 205	0.46 220	0.46 236	0.46 219	0.46 238	0.46 184	0.47 241	1.88 301	0.46 238	0.46 214	0.46 238	0.46 226	0.46 238	0.46 232	0.47 219	0.46 236	0.46 217	0.46 238	0.47 214	0.46 235	0.46 234	0.46 237	0.47 220	0.46 237	0.46 213	0.47 238

HaxPig	0.52 212	0.48 191	0.47 198	0.47 225	0.47 240	0.47 225	0.47 242	0.47 190	0.47 241	1.80 298	0.47 242	0.47 219	0.47 241	0.47 230	0.47 242	0.47 239	0.47 219	0.47 243	0.47 221	0.47 243	0.47 214	0.47 243	0.47 240	0.47 241	0.47 220	0.47 244	0.47 217	0.47 238

UNDER WATER	0.52 212	0.47 188	0.47 198	0.47 225	0.47 240	0.47 225	0.47 242	0.47 190	0.47 241	1.90 302	0.47 242	0.47 219	0.47 241	0.47 230	0.47 242	0.47 239	0.46 215	0.47 243	0.47 221	0.47 243	0.46 210	0.47 243	0.47 240	0.48 245	0.47 220	0.47 244	0.47 217	0.47 238

Dean	0.52 212	0.46 182	0.48 205	0.46 220	0.46 236	0.46 219	0.46 238	0.46 184	0.46 236	1.90 302	0.46 238	0.47 219	0.46 238	0.46 226	0.46 238	0.46 232	0.48 224	0.46 236	0.46 217	0.46 238	0.46 210	0.46 235	0.46 234	0.46 237	0.46 214	0.46 237	0.46 213	0.46 235

Ntro	0.53 216	0.47 188	0.50 212	0.46 220	0.48 246	0.47 225	0.47 242	0.46 184	0.46 236	2.05 315	0.47 242	0.47 219	0.49 250	0.47 230	0.47 242	0.46 232	0.48 224	0.46 236	0.49 232	0.46 238	0.47 214	0.46 235	0.46 234	0.47 241	0.46 214	0.46 237	0.47 217	0.47 238

RainbowNet	0.53 216	0.48 191	0.48 205	0.48 229	0.48 246	0.48 231	0.48 247	0.48 193	0.48 246	1.92 304	0.48 248	0.48 227	0.48 245	0.48 236	0.48 248	0.48 243	0.48 224	0.48 247	0.48 228	0.48 247	0.48 221	0.48 246	0.48 244	0.48 245	0.48 225	0.48 248	0.48 223	0.48 245

LVE	0.53 216	0.47 188	0.48 205	0.47 225	0.47 240	0.47 225	0.47 242	0.48 193	0.47 241	1.96 309	0.47 242	0.47 219	0.47 241	0.47 230	0.47 242	0.47 239	0.47 219	0.47 243	0.47 221	0.47 243	0.47 214	0.47 243	0.47 240	0.47 241	0.47 220	0.47 244	0.47 217	0.47 238

ACVNet_1	0.53 216	0.46 182	0.48 205	0.47 225	0.47 240	0.46 219	0.48 247	0.48 193	0.48 246	2.07 316	0.47 242	0.48 227	0.48 245	0.47 230	0.47 242	0.46 232	0.49 229	0.47 243	0.47 221	0.47 243	0.48 221	0.46 235	0.46 234	0.48 245	0.47 220	0.47 244	0.48 223	0.47 238

ACVNet-4b	0.53 216	0.46 182	0.47 198	0.46 220	0.46 236	0.46 219	0.46 238	0.46 184	0.46 236	2.17 319	0.46 238	0.46 214	0.47 241	0.46 226	0.46 238	0.46 232	0.46 215	0.46 236	0.46 217	0.46 238	0.46 210	0.46 235	0.46 234	0.47 241	0.46 214	0.46 237	0.46 213	0.46 235

AIO-test2	0.54 221	0.65 219	0.55 223	0.60 254	0.50 254	0.60 253	0.49 250	0.65 223	0.48 246	0.60 211	0.49 251	0.59 247	0.50 252	0.50 242	0.49 252	0.49 247	0.60 248	0.50 254	0.60 254	0.49 252	0.60 248	0.49 250	0.50 249	0.51 253	0.60 254	0.48 248	0.60 249	0.50 249

AIO-test1	0.54 221	0.64 217	0.54 220	0.60 254	0.49 250	0.61 255	0.49 250	0.64 222	0.49 251	0.59 209	0.48 248	0.60 249	0.50 252	0.48 236	0.48 248	0.48 243	0.60 248	0.48 247	0.60 254	0.48 247	0.60 248	0.49 250	0.49 246	0.49 249	0.59 251	0.49 252	0.60 249	0.49 246

notaker	0.54 221	0.48 191	0.48 205	0.48 229	0.48 246	0.48 231	0.49 250	0.48 193	0.48 246	1.95 308	0.48 248	0.48 227	0.48 245	0.48 236	0.48 248	0.48 243	0.48 224	0.48 247	0.48 228	0.48 247	0.49 227	0.48 246	0.48 244	0.49 249	0.48 225	0.48 248	0.48 223	0.49 246

FSD	0.55 224	0.55 201	0.42 187	0.54 242	0.42 230	0.55 246	0.43 234	0.54 209	0.42 229	0.59 209	0.42 233	0.54 241	0.44 233	0.43 220	0.42 233	0.42 226	0.55 239	0.42 231	2.46 345	0.44 235	0.55 240	0.43 232	0.42 228	0.44 234	0.55 243	0.43 234	0.55 242	0.53 255

ACVNet_2	0.55 224	0.49 194	0.50 212	0.49 235	0.49 250	0.49 237	0.49 250	0.49 197	0.49 251	2.14 318	0.49 251	0.50 232	0.49 250	0.49 239	0.49 252	0.49 247	0.50 232	0.49 253	0.50 236	0.49 252	0.49 227	0.49 250	0.49 246	0.50 251	0.50 231	0.49 252	0.50 233	0.49 246

CFNet	0.55 224	0.25 129	0.18 113	0.25 147	0.18 140	0.25 151	0.18 142	0.25 126	0.18 135	0.25 126	0.18 139	0.25 147	0.18 141	0.18 129	0.18 136	0.18 135	0.25 148	0.18 141	0.25 148	0.18 139	5.31 382	4.36 382	0.18 136	0.18 139	0.25 149	0.18 140	0.25 148	0.18 140

PSMNet_ROB	0.55 224	0.55 201	0.56 226	0.56 246	0.55 258	0.56 247	0.55 258	0.55 213	0.55 257	0.55 204	0.55 258	0.55 242	0.55 260	0.55 245	0.56 260	0.55 255	0.55 239	0.55 260	0.55 247	0.55 258	0.55 240	0.55 259	0.55 254	0.55 259	0.55 243	0.55 260	0.55 242	0.55 256

PointNet	0.56 228	0.69 223	0.47 198	0.69 263	0.47 240	0.69 261	0.47 242	0.70 232	0.47 241	0.69 217	0.47 242	0.69 259	0.48 245	0.47 230	0.47 242	0.47 239	0.70 259	0.48 247	0.70 262	0.48 247	0.69 258	0.48 246	0.47 240	0.48 245	0.70 262	0.48 248	0.69 258	0.47 238

IER	0.56 228	2.72 329	2.20 341	0.38 181	0.29 182	0.38 184	0.27 162	2.77 340	0.27 164	0.38 154	0.28 171	0.37 177	0.25 156	0.26 154	0.25 158	0.26 155	0.38 179	0.29 180	0.38 179	0.25 158	0.39 184	0.25 155	0.29 177	0.29 184	0.40 191	0.25 156	0.38 176	0.25 156

LG-Stereo	0.57 230	0.58 211	0.43 188	0.54 242	0.65 269	0.95 284	0.69 283	0.69 228	0.38 211	0.52 201	0.37 214	0.53 239	0.37 209	0.68 273	0.73 288	0.72 284	0.70 259	0.37 211	0.54 246	0.37 212	0.54 239	0.37 208	0.37 210	0.56 260	0.95 285	0.59 265	0.84 274	0.37 212

CASS	0.58 231	0.89 240	0.55 223	0.56 246	0.55 258	0.60 253	0.57 264	0.57 217	0.56 259	0.55 204	0.56 259	0.56 243	0.50 252	0.63 257	0.56 260	0.56 258	0.62 251	0.62 269	0.59 251	0.56 260	0.56 242	0.48 246	0.60 261	0.56 260	0.57 248	0.60 267	0.57 246	0.59 261
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 232	0.29 141	0.22 127	0.27 156	5.05 385	0.30 162	0.21 148	0.28 135	0.21 143	0.27 134	0.21 146	0.27 157	0.20 143	0.21 140	0.21 147	0.21 143	0.27 157	0.21 149	0.27 156	0.21 149	0.27 152	0.23 154	0.21 143	0.21 147	0.27 156	0.21 147	5.06 378	0.22 150

LMCR-Stereo	0.61 233	0.61 215	0.61 238	0.61 257	0.61 265	0.67 260	0.61 269	0.61 220	0.61 266	0.61 212	0.61 266	0.61 250	0.61 267	0.61 253	0.61 267	0.61 262	0.61 250	0.61 268	0.61 256	0.61 266	0.61 250	0.61 266	0.61 262	0.61 269	0.61 256	0.61 268	0.61 252	0.61 267

AANet_RVC	0.61 233	0.31 145	5.05 368	0.31 163	0.19 144	0.24 143	0.20 145	5.86 364	0.20 140	0.24 120	0.18 139	0.25 147	0.20 143	0.23 148	0.21 147	0.18 135	0.37 176	0.18 141	0.24 141	0.19 144	0.25 143	0.19 145	0.19 139	0.19 141	0.24 141	0.15 121	0.24 139	0.20 143

iRaftStereo_RVC	0.62 235	1.76 296	2.24 343	0.52 241	0.37 212	0.53 244	0.38 218	2.51 334	0.38 211	0.51 200	0.38 217	0.51 235	0.38 212	0.38 202	0.38 210	0.38 210	0.52 236	0.38 214	0.52 242	0.38 216	0.52 234	0.38 212	0.38 214	0.38 216	0.52 237	0.39 223	0.52 238	0.38 215

DNS	0.64 236	2.00 303	1.58 313	0.59 251	0.42 230	0.59 251	0.42 232	1.99 318	0.42 229	0.57 207	0.42 233	0.57 245	0.42 232	0.42 219	0.42 233	0.42 226	0.59 245	0.42 231	0.59 251	0.42 231	0.59 246	0.42 231	0.42 228	0.42 232	0.59 251	0.42 231	0.59 247	0.42 231

ARAFT	0.64 236	0.74 230	0.62 241	0.70 269	0.56 260	0.72 266	0.55 258	0.72 238	0.54 256	0.73 224	0.56 259	0.72 265	0.56 262	0.56 247	0.62 268	0.63 264	0.73 264	0.53 259	0.73 266	0.54 257	0.72 262	0.65 269	0.62 263	0.56 260	0.72 265	0.54 258	0.72 263	0.57 258

test_1	0.65 238	4.37 346	2.38 347	0.40 196	0.34 203	0.42 209	0.36 209	1.96 314	0.34 197	0.41 168	0.36 208	0.42 206	0.35 202	0.34 188	0.38 210	0.31 190	0.39 192	0.34 199	0.40 194	0.33 202	0.39 184	0.33 199	0.33 196	0.34 201	0.40 191	0.36 207	0.40 191	0.32 197

zero-FE	0.66 239	0.80 234	0.56 226	0.79 273	0.58 262	0.82 271	0.55 258	0.76 241	0.56 259	0.75 226	0.58 263	0.75 269	0.59 265	0.57 248	0.56 260	0.55 255	0.79 268	0.55 260	0.78 272	0.55 258	0.85 271	0.58 261	0.55 254	0.57 264	0.80 271	0.57 262	0.80 268	0.57 258

HH	0.66 239	2.13 308	0.47 198	0.37 177	0.29 182	0.36 175	0.27 162	0.49 197	0.44 232	0.78 227	0.68 278	0.67 255	0.90 297	0.62 254	0.90 296	0.53 253	0.88 276	0.48 247	0.37 174	0.29 182	0.63 253	0.66 272	0.66 267	0.51 253	1.06 302	0.61 268	1.08 301	0.60 263

HanStereo	0.66 239	2.13 308	0.47 198	0.37 177	0.29 182	0.36 175	0.27 162	0.49 197	0.44 232	0.78 227	0.68 278	0.67 255	0.90 297	0.62 254	0.90 296	0.53 253	0.88 276	0.48 247	0.37 174	0.29 182	0.63 253	0.66 272	0.66 267	0.51 253	1.06 302	0.61 268	1.08 301	0.60 263

DSFCA	0.66 239	0.73 228	0.74 252	0.68 262	0.65 269	0.64 257	0.65 274	0.65 223	0.65 268	0.66 215	0.65 269	0.65 252	0.64 268	0.65 260	0.65 271	0.65 266	0.65 253	0.65 272	0.65 258	0.65 269	0.65 256	0.65 269	0.65 266	0.65 272	0.66 258	0.66 272	0.65 255	0.65 269

STTRV1_RVC	0.66 239	1.59 290	0.52 219	0.69 263	0.61 265	0.66 259	0.43 234	0.88 249	0.45 235	0.71 222	0.62 267	0.69 259	0.45 237	0.62 254	0.40 224	0.44 229	0.80 270	0.59 265	0.76 271	0.63 267	0.80 265	0.46 235	0.64 264	0.61 269	0.72 265	0.54 258	0.80 268	0.60 263

4D-IteraStereo	0.67 244	3.40 335	1.05 283	0.71 270	0.83 292	0.47 225	0.27 162	0.47 190	0.27 164	0.35 143	0.26 162	0.68 258	0.84 293	0.41 213	0.54 257	0.89 293	0.74 266	0.88 297	0.73 266	0.87 297	0.42 203	0.27 162	0.28 166	0.28 170	0.36 170	0.28 167	0.68 257	0.90 296

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 244	0.74 230	0.60 233	0.79 273	0.61 265	0.76 267	0.57 264	0.71 236	0.56 259	0.71 222	0.54 257	0.72 265	0.66 271	0.65 260	0.65 271	0.64 265	0.74 266	0.64 271	0.74 268	0.63 267	0.73 263	0.65 269	0.64 264	0.64 271	0.74 267	0.61 268	0.73 264	0.64 268

Occ-G	0.68 246	0.54 199	3.16 357	0.57 250	0.45 235	0.52 243	0.40 226	3.44 347	0.46 236	0.52 201	0.45 237	0.51 235	0.44 233	0.44 222	0.40 224	0.45 231	0.55 239	0.41 225	0.53 244	0.43 233	0.52 234	0.40 224	0.44 232	0.45 236	0.55 243	0.44 235	0.53 240	0.44 233

mm2	0.69 247	0.69 223	0.69 245	0.69 263	0.69 279	0.69 261	0.69 283	0.69 228	0.69 280	0.69 217	0.69 281	0.69 259	0.69 281	0.69 275	0.69 284	0.69 278	0.69 257	0.69 283	0.69 260	0.69 281	0.69 258	0.69 283	0.69 281	0.69 285	0.69 260	0.69 283	0.69 258	0.69 281

mm1	0.69 247	0.69 223	0.69 245	0.69 263	0.69 279	0.69 261	0.69 283	0.69 228	0.69 280	0.69 217	0.69 281	0.69 259	0.69 281	0.69 275	0.69 284	0.69 278	0.69 257	0.69 283	0.69 260	0.69 281	0.69 258	0.69 283	0.69 281	0.69 285	0.69 260	0.69 283	0.69 258	0.69 281

TorneroNet-64	0.69 247	0.65 219	0.30 158	0.27 156	0.47 240	0.28 160	0.35 203	0.34 149	0.80 287	7.93 387	0.29 181	0.30 162	0.31 190	0.81 285	0.28 172	0.27 164	0.29 160	0.28 167	0.85 278	0.83 295	0.62 252	0.28 170	0.30 187	0.28 170	0.52 237	0.29 186	0.29 159	0.27 165

DDUNet	0.69 247	0.84 238	0.59 231	0.84 279	0.59 263	0.87 277	0.57 264	0.84 246	0.59 265	0.82 234	0.58 263	0.85 278	0.57 263	0.59 252	0.59 264	0.57 259	0.87 275	0.59 265	0.85 278	0.59 265	0.85 271	0.59 264	0.59 259	0.59 265	0.87 276	0.59 265	0.84 274	0.59 261

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 251	0.67 222	0.67 244	0.92 281	0.92 295	0.91 279	0.76 290	0.67 227	0.67 276	0.66 215	0.67 274	0.67 255	0.67 277	0.67 268	0.67 278	0.68 277	0.66 254	0.67 277	0.68 259	0.67 276	0.68 257	0.68 280	0.68 278	0.68 283	0.67 259	0.68 281	0.67 256	0.67 275

UDG	0.70 251	0.87 239	0.56 226	0.87 280	0.59 263	0.84 274	0.59 267	0.85 247	0.57 262	0.84 236	0.59 265	0.84 277	0.60 266	0.58 249	0.60 265	0.59 260	0.85 274	0.59 265	0.87 280	0.58 262	0.87 273	0.60 265	0.57 258	0.59 265	0.87 276	0.58 264	0.86 277	0.60 263

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 251	6.91 360	0.46 197	0.46 220	0.46 236	0.46 219	0.46 238	0.46 184	0.46 236	0.46 188	0.46 238	0.46 214	0.46 238	0.46 226	0.46 238	0.46 232	0.46 215	0.46 236	0.46 217	0.46 238	0.47 214	0.46 235	0.46 234	0.46 237	0.46 214	0.46 237	0.46 213	0.46 235

HCRNet	0.71 254	6.06 358	3.15 356	0.50 237	0.22 149	0.21 128	0.15 120	3.04 342	0.34 197	0.43 182	0.33 202	0.43 210	0.33 199	0.15 104	0.14 116	0.14 115	0.21 126	0.17 128	0.47 221	0.20 146	0.21 125	0.16 126	0.32 191	0.33 199	0.50 231	0.33 201	0.49 231	0.28 169

AFF-stereo	0.71 254	0.73 228	0.65 243	0.82 277	0.63 268	0.83 272	0.63 271	0.73 239	0.65 268	0.82 234	0.73 286	0.74 268	0.64 268	0.63 257	0.62 268	0.62 263	0.73 264	0.63 270	0.74 268	0.72 286	0.80 265	0.58 261	0.70 284	0.71 288	0.79 269	0.69 283	0.78 266	0.72 287

DMCA-RVC	0.71 254	0.72 226	0.72 247	0.71 270	0.70 282	0.70 264	0.70 288	0.70 232	0.71 282	0.70 221	0.71 284	0.71 264	0.70 283	0.70 277	0.71 286	0.70 281	0.70 259	0.71 287	0.70 262	0.71 284	0.70 261	0.70 285	0.71 286	0.71 288	0.70 262	0.72 288	0.71 261	0.70 284

PA-Net	0.71 254	0.62 216	0.55 223	0.69 263	0.71 283	0.70 264	0.69 283	0.69 228	0.74 285	0.73 224	0.75 287	0.59 247	0.72 286	0.82 286	0.79 291	0.83 290	0.67 256	0.76 290	0.81 276	0.67 276	0.61 250	0.76 289	0.68 278	0.65 272	0.82 274	0.76 291	0.71 261	0.69 281
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 258	0.57 208	0.57 229	0.56 246	0.92 295	1.07 302	0.63 271	1.03 270	0.82 291	0.49 196	0.77 288	0.69 259	0.54 259	0.58 249	0.54 257	0.86 292	1.06 297	0.72 288	1.06 300	0.79 289	0.58 245	0.87 295	0.59 259	0.46 237	0.76 268	0.46 237	1.05 298	0.97 301

AEACV	0.74 258	0.52 197	3.10 353	0.60 254	0.48 246	0.56 247	0.48 247	3.02 341	0.83 292	0.61 212	0.62 267	0.72 265	0.50 252	0.49 239	0.49 252	0.48 243	0.58 244	0.50 254	0.55 247	0.48 247	0.56 242	0.50 256	0.50 249	0.51 253	0.58 249	0.51 257	0.60 249	0.51 252

MyStereo04	0.76 260	4.78 352	0.62 241	0.63 260	0.54 257	0.65 258	0.56 262	0.61 220	0.58 263	0.61 212	0.56 259	0.63 251	0.57 263	0.63 257	0.60 265	0.60 261	0.64 252	0.56 263	0.63 257	0.58 262	0.63 253	0.62 268	0.55 254	0.60 267	0.63 257	0.57 262	0.64 254	0.58 260

RSM++	0.77 261	0.91 241	0.72 247	0.83 278	0.71 283	0.83 272	0.72 289	0.81 245	0.71 282	0.81 233	0.71 284	0.81 276	0.71 285	0.71 279	0.71 286	0.70 281	0.83 273	0.72 288	0.83 277	0.81 294	0.83 269	0.72 288	0.71 286	0.71 288	0.88 278	0.71 286	0.83 273	0.70 284

test-3	0.78 262	4.38 347	1.80 326	0.62 258	0.49 250	0.62 256	0.50 254	1.86 308	0.64 267	0.69 217	0.52 255	0.66 253	0.38 212	0.58 249	0.57 263	0.46 232	0.66 254	0.46 236	0.50 236	0.44 235	0.48 221	0.58 261	0.54 253	0.60 267	0.70 262	0.46 237	0.48 223	0.50 249

WQFJA1++	0.80 263	1.24 271	0.73 250	0.97 289	0.65 269	0.97 286	0.65 274	0.97 258	0.65 268	0.94 245	0.66 270	0.94 284	0.65 270	0.66 263	0.65 271	0.66 267	0.98 284	0.66 274	0.98 288	0.66 271	0.98 282	0.66 272	0.66 267	0.66 274	0.98 287	0.66 272	0.98 285	0.66 270

NLMM	0.80 263	1.26 277	0.75 256	0.98 291	0.66 272	0.97 286	0.66 276	0.97 258	0.66 271	0.94 245	0.66 270	0.96 291	0.66 271	0.66 263	0.68 282	0.67 272	0.99 286	0.68 282	0.98 288	0.66 271	0.99 283	0.66 272	0.66 267	0.66 274	1.00 293	0.66 272	0.99 286	0.66 270

AdaDepth	0.80 263	0.95 246	1.02 278	0.95 286	0.67 277	0.95 284	0.67 280	0.94 255	0.67 276	0.92 240	0.67 274	0.94 284	0.67 277	0.67 268	0.67 278	0.67 272	0.95 281	0.67 277	0.95 287	0.67 276	0.96 281	0.68 280	0.67 273	0.67 278	0.96 286	0.67 276	0.95 284	0.67 275

CroCo-Stereo	0.80 263	2.51 321	0.41 181	1.27 318	0.41 225	1.27 317	0.41 227	1.27 291	0.41 224	1.27 279	0.41 228	1.27 315	0.41 224	0.41 213	0.41 227	0.41 221	1.28 316	0.41 225	1.27 314	0.41 226	1.27 316	0.41 226	0.42 228	0.41 226	1.27 318	0.41 226	1.27 317	0.41 226
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	0.80 263	0.80 234	0.80 262	0.80 275	0.80 289	0.80 269	0.80 293	0.80 243	0.80 287	0.80 231	0.80 291	0.80 274	0.80 289	0.80 283	0.80 292	0.80 288	0.80 270	0.80 293	0.80 274	0.80 292	0.80 265	0.80 291	0.80 292	0.80 292	0.80 271	0.80 293	0.80 268	0.80 291

CSAN	0.80 263	0.80 234	0.80 262	0.80 275	0.80 289	0.80 269	0.80 293	0.80 243	0.80 287	0.80 231	0.80 291	0.80 274	0.80 289	0.80 283	0.80 292	0.80 288	0.80 270	0.80 293	0.80 274	0.80 292	0.80 265	0.80 291	0.80 292	0.80 292	0.80 271	0.80 293	0.80 268	0.80 291

WQFJX1	0.81 269	1.27 279	0.74 252	0.98 291	0.67 277	0.98 288	0.67 280	0.97 258	0.67 276	0.94 245	0.67 274	0.95 287	0.66 271	0.66 263	0.66 274	0.67 272	0.99 286	0.67 277	0.98 288	0.68 280	0.99 283	0.66 272	0.66 267	0.66 274	0.99 288	0.66 272	1.00 288	0.66 270

WQFJX	0.81 269	1.27 279	0.74 252	0.99 293	0.66 272	0.99 290	0.66 276	0.99 264	0.66 271	0.95 250	0.66 270	0.95 287	0.67 277	0.67 268	0.66 274	0.66 267	0.99 286	0.66 274	1.00 292	0.66 271	0.99 283	0.67 278	0.68 278	0.67 278	0.99 288	0.67 276	0.99 286	0.67 275

NLMM1	0.81 269	1.26 277	0.74 252	1.00 295	0.66 272	0.99 290	0.67 280	0.98 261	0.66 271	0.94 245	0.67 274	0.94 284	0.66 271	0.66 263	0.66 274	0.66 267	1.00 290	0.67 277	1.00 292	0.66 271	0.99 283	0.71 286	0.73 289	0.67 278	0.99 288	0.67 276	1.00 288	0.66 270

NLSM3	0.81 269	1.27 279	0.75 256	0.99 293	0.66 272	0.99 290	0.66 276	0.98 261	0.67 276	0.95 250	0.66 270	0.95 287	0.66 271	0.67 268	0.67 278	0.66 267	0.99 286	0.66 274	0.99 291	0.66 271	0.99 283	0.67 278	0.66 267	0.66 274	0.99 288	0.67 276	1.00 288	0.67 275

gcap-zeroshot	0.81 269	1.03 253	0.84 266	0.93 284	0.85 293	0.84 274	0.62 270	1.21 287	0.53 255	0.79 229	0.84 294	0.77 270	0.70 283	0.84 288	0.67 278	0.74 285	1.18 310	0.52 258	0.91 281	0.79 289	0.84 270	0.61 266	0.83 294	0.69 285	0.93 284	0.82 295	0.85 276	0.66 270

WQFJA1	0.82 274	1.52 289	0.76 258	1.01 300	0.66 272	0.98 288	0.66 276	0.98 261	0.66 271	0.95 250	0.68 278	0.95 287	0.66 271	0.68 273	0.66 274	0.66 267	1.00 290	0.67 277	1.00 292	0.67 276	0.99 283	0.68 280	0.67 273	0.68 283	0.99 288	0.67 276	1.00 288	0.67 275

AIO-Stereo	0.82 274	1.06 255	0.73 250	0.97 289	0.74 285	1.06 301	0.60 268	1.04 273	0.90 295	1.00 253	1.01 306	0.78 271	0.85 295	0.74 281	0.62 268	0.67 272	1.12 300	0.55 260	0.70 262	0.65 269	0.93 278	0.66 272	0.67 273	0.67 278	0.82 274	0.74 289	0.92 278	0.83 293

G-Net	0.82 274	1.77 297	0.78 260	0.78 272	0.78 287	0.78 268	0.78 291	0.78 242	0.79 286	0.79 229	0.78 289	0.78 271	0.78 288	0.78 282	0.78 290	0.78 286	0.79 268	0.79 291	0.79 273	0.79 289	0.79 264	0.79 290	0.79 291	0.79 291	0.79 269	0.79 292	0.79 267	0.79 290

ktn	0.84 277	1.15 260	0.54 220	1.16 312	1.26 327	0.51 240	0.53 257	0.51 204	0.66 271	4.54 370	0.51 254	0.52 238	0.52 258	0.66 263	0.51 256	0.51 252	1.37 321	1.17 320	0.49 232	0.51 256	1.23 312	0.51 258	0.67 273	0.51 253	0.51 235	0.68 281	0.51 235	0.51 252

KSHMR	0.85 278	0.72 226	0.51 216	0.49 235	0.49 250	0.51 240	1.07 314	0.50 201	0.48 246	6.04 382	0.52 255	0.66 253	0.98 303	0.49 239	0.77 289	0.49 247	1.17 307	0.51 257	0.49 232	1.06 312	0.51 231	0.49 250	0.49 246	0.51 253	1.04 300	0.49 252	0.81 272	0.72 287

CroCo-Stereo Lap2	0.85 278	2.86 332	0.43 188	1.33 320	0.43 233	1.31 318	0.42 232	1.32 292	0.42 229	1.31 281	0.44 235	1.32 317	0.44 233	0.43 220	0.44 235	0.43 228	1.35 317	0.43 233	1.32 318	0.43 233	1.31 318	0.43 232	0.43 231	0.42 232	1.31 320	0.42 231	1.31 318	0.43 232

MLG-Stereo	0.87 280	1.33 285	0.93 270	0.62 258	1.00 299	1.16 307	0.55 258	0.86 248	0.83 292	1.19 272	0.40 226	1.30 316	0.81 291	0.65 260	0.45 237	1.01 308	1.17 307	0.46 236	1.29 317	0.58 262	1.05 295	0.90 298	0.73 289	0.87 297	0.60 254	1.01 307	1.13 305	0.51 252

DGTPSM_ROB	0.92 281	0.93 245	0.91 268	0.93 284	0.91 294	0.92 280	0.93 299	0.92 252	0.92 296	0.92 240	0.91 296	0.91 280	0.93 300	0.91 289	0.92 300	0.92 300	0.92 279	0.92 298	0.92 282	0.90 298	0.91 274	0.92 299	0.93 298	0.94 302	0.92 282	0.91 297	0.92 278	0.97 301

pmcnn	0.92 281	0.92 242	0.92 269	0.92 281	0.92 295	0.92 280	0.92 297	0.92 252	0.92 296	0.92 240	0.92 298	0.92 283	0.92 299	0.92 291	0.92 300	0.92 300	0.92 279	0.92 298	0.92 282	0.92 302	0.92 276	0.92 299	0.92 297	0.92 301	0.92 282	0.92 298	0.92 278	0.92 299

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 283	0.77 233	0.82 264	1.16 312	0.75 286	0.99 290	0.92 297	0.91 250	0.99 302	0.94 245	0.91 296	1.15 304	0.88 296	0.92 291	1.00 303	0.67 272	0.98 284	1.00 303	0.75 270	0.91 299	1.18 305	0.87 295	0.89 296	0.90 298	1.08 305	1.07 312	0.74 265	0.89 295

HSM-Net_RVC	0.93 283	1.09 258	0.79 261	1.10 305	0.78 287	1.09 303	0.79 292	1.16 281	0.80 287	1.14 264	0.79 290	1.17 307	0.77 287	0.73 280	0.83 294	0.78 286	1.19 311	0.79 291	1.18 309	0.72 286	1.19 307	0.80 291	0.72 288	0.80 292	1.18 313	0.74 289	1.14 306	0.73 289
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 283	8.54 373	0.41 181	0.56 246	0.37 212	0.56 247	0.37 215	0.50 201	0.40 220	0.56 206	5.24 386	0.56 243	0.34 200	0.40 212	0.41 227	0.34 199	0.53 238	0.40 222	0.56 249	0.38 216	0.52 234	0.40 224	0.40 223	0.41 226	0.56 246	0.40 225	0.56 244	0.40 224

DPSimNet_ROB	0.93 283	1.04 254	0.83 265	1.05 303	0.82 291	1.04 299	0.83 296	1.03 270	0.89 294	1.03 259	0.84 294	1.03 298	0.84 293	0.83 287	0.84 295	0.83 290	1.14 302	0.84 295	1.12 305	0.84 296	1.04 294	0.88 297	0.83 294	0.84 296	1.07 304	0.83 296	1.15 307	0.88 294

DPSM_ROB	0.93 283	0.92 242	0.94 271	0.96 287	1.02 305	0.92 280	0.98 300	0.95 256	0.92 296	0.92 240	0.92 298	0.91 280	0.97 301	0.92 291	0.91 298	0.91 297	0.96 282	0.94 300	0.93 285	0.91 299	0.93 278	0.92 299	0.93 298	0.91 299	0.91 280	0.99 300	0.92 278	0.91 297

DPSM	0.93 283	0.92 242	0.94 271	0.96 287	1.02 305	0.92 280	0.98 300	0.95 256	0.92 296	0.92 240	0.92 298	0.91 280	0.97 301	0.92 291	0.91 298	0.91 297	0.96 282	0.94 300	0.93 285	0.91 299	0.93 278	0.92 299	0.93 298	0.91 299	0.91 280	0.99 300	0.92 278	0.91 297

LGCAT	1.00 289	1.00 247	1.00 273	1.00 295	1.00 299	1.00 294	1.00 305	1.00 265	1.00 303	1.00 253	1.00 302	1.00 292	1.00 305	1.00 298	1.00 303	1.00 304	1.00 290	1.00 303	1.00 292	1.00 304	1.00 289	1.00 304	1.00 303	1.00 305	1.00 293	1.00 303	1.00 288	1.00 303

GANet	1.00 289	1.00 247	1.00 273	1.00 295	1.00 299	1.00 294	1.00 305	1.00 265	1.00 303	1.00 253	1.00 302	1.00 292	1.00 305	1.00 298	1.00 303	1.00 304	1.00 290	1.00 303	1.00 292	1.00 304	1.00 289	1.00 304	1.00 303	1.00 305	1.00 293	1.00 303	1.00 288	1.00 303

TDLM	1.00 289	1.00 247	1.00 273	1.00 295	1.00 299	1.00 294	1.00 305	1.00 265	1.00 303	1.00 253	1.00 302	1.00 292	1.00 305	1.00 298	1.00 303	1.00 304	1.00 290	1.00 303	1.00 292	1.00 304	1.00 289	1.00 304	1.00 303	1.00 305	1.00 293	1.00 303	1.00 288	1.00 303

CVANet_RVC	1.00 289	1.00 247	1.00 273	1.00 295	1.00 299	1.00 294	1.00 305	1.00 265	1.00 303	1.00 253	1.00 302	1.00 292	1.00 305	1.00 298	1.00 303	1.00 304	1.00 290	1.00 303	1.00 292	1.00 304	1.00 289	1.00 304	1.00 303	1.00 305	1.00 293	1.00 303	1.00 288	1.00 303

ccs_rob	1.00 289	10.06 381	0.31 161	0.44 213	0.31 194	0.43 215	0.31 197	0.43 180	0.32 190	0.45 185	0.32 196	1.20 311	0.31 190	7.02 386	0.31 193	0.31 190	0.44 213	0.31 191	0.44 214	0.32 196	0.44 208	0.31 193	0.32 191	0.32 194	0.44 212	0.32 196	0.43 209	0.31 195

trnet	1.01 294	1.01 251	1.01 277	1.01 300	1.01 304	1.01 298	1.01 309	1.01 269	1.01 307	1.01 258	1.01 306	1.01 297	1.01 310	1.01 302	1.01 308	1.01 308	1.01 296	1.01 308	1.01 299	1.01 308	1.01 293	1.01 308	1.01 307	1.01 309	1.01 298	1.01 307	1.01 297	1.01 307

CFNet_pseudo	1.01 294	9.78 379	0.29 152	0.38 181	0.28 168	0.38 184	0.28 170	0.38 162	0.28 170	0.39 159	0.28 171	0.39 188	0.28 168	9.50 387	0.29 183	0.28 167	0.38 179	0.28 167	0.38 179	0.28 169	0.38 173	0.28 170	0.28 166	0.28 170	0.38 177	0.28 167	0.38 176	0.28 169

pcwnet_v2	1.01 294	9.73 378	0.28 147	0.38 181	0.28 168	0.38 184	0.28 170	0.38 162	0.28 170	0.38 154	0.28 171	0.39 188	0.28 168	9.61 388	0.28 172	0.28 167	0.38 179	0.28 167	0.38 179	0.28 169	0.38 173	0.28 170	0.29 177	0.28 170	0.38 177	0.28 167	0.38 176	0.28 169

FlowAnything	1.02 297	2.51 321	0.58 230	1.60 327	0.56 260	1.61 327	0.56 262	1.60 301	0.55 257	1.61 295	0.56 259	1.61 324	0.55 260	0.55 245	0.55 259	0.55 255	1.61 327	0.56 263	1.61 325	0.56 260	1.62 325	0.55 259	0.56 257	0.56 260	1.62 328	0.56 261	1.62 326	0.56 257

WAO-8	1.02 297	1.50 288	1.49 312	0.40 196	0.40 223	1.56 326	0.98 300	1.55 300	0.58 263	4.18 366	0.40 226	0.79 273	0.48 245	0.91 289	0.39 223	0.99 303	0.71 262	0.70 286	0.51 239	0.77 288	1.07 297	0.82 294	0.69 281	0.96 304	1.01 298	1.30 329	1.10 303	1.38 333

UCFNet_RVC	1.03 299	10.10 382	0.28 147	0.38 181	0.28 168	0.39 193	0.28 170	0.38 162	0.28 170	0.39 159	0.28 171	0.39 188	0.29 180	9.62 389	0.28 172	0.28 167	0.38 179	0.28 167	0.38 179	0.28 169	0.39 184	0.28 170	0.29 177	0.28 170	0.39 188	0.28 167	0.38 176	0.29 184

GLC_STEREO	1.05 300	1.01 251	1.02 278	1.02 302	1.02 305	1.05 300	1.06 311	1.05 274	1.05 309	1.04 261	1.05 309	1.05 299	1.04 311	1.06 306	1.05 310	1.06 312	1.06 297	1.05 311	1.06 300	1.05 311	1.06 296	1.06 311	1.04 309	1.05 311	1.04 300	1.05 310	1.06 299	1.06 309

FC-DCNN	1.10 301	0.81 237	0.77 259	0.63 260	0.42 230	0.86 276	0.64 273	0.91 250	0.96 300	1.11 262	0.80 291	1.07 300	0.81 291	0.67 268	1.75 344	1.30 328	1.41 323	0.85 296	1.28 316	0.71 284	2.12 338	1.32 328	0.52 252	0.81 295	1.64 329	1.40 336	2.39 344	1.75 347

RP	1.14 302	1.16 262	1.15 293	1.17 314	1.10 314	1.16 307	1.15 317	1.10 276	1.16 319	1.15 265	1.08 311	1.16 305	1.15 318	1.15 314	1.14 318	1.16 318	1.16 305	1.10 313	1.10 302	1.10 315	1.16 301	1.11 315	1.10 313	1.19 324	1.14 309	1.19 324	1.07 300	1.10 312

Abc-Net	1.14 302	1.16 262	1.18 297	1.10 305	1.10 314	1.16 307	1.18 321	1.16 281	1.13 316	1.11 262	1.16 317	1.16 305	1.12 316	1.10 307	1.17 321	1.16 318	1.16 305	1.10 313	1.16 306	1.14 319	1.17 303	1.16 318	1.11 315	1.09 316	1.10 306	1.10 315	1.16 308	1.17 318
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	1.15 304	1.90 300	1.10 287	1.37 322	0.94 298	1.36 319	0.98 300	1.48 298	0.98 301	1.37 286	0.98 301	1.37 321	0.98 303	0.95 295	0.94 302	0.95 302	1.37 321	0.95 302	1.38 320	0.95 303	1.38 322	0.95 303	0.95 301	0.95 303	1.37 323	0.95 299	1.37 322	0.95 300

TorneroNet	1.15 304	1.10 259	0.51 216	0.69 263	0.51 256	1.10 304	0.50 254	0.51 204	0.51 254	13.92 389	1.17 321	0.49 231	0.51 257	0.54 244	0.48 248	0.49 247	0.49 229	0.65 272	0.70 262	0.49 252	0.51 231	0.49 250	0.67 273	1.36 332	0.51 235	0.50 255	0.52 238	1.23 325

RGC	1.15 304	1.16 262	1.17 296	1.15 310	1.11 316	1.21 313	1.21 328	1.10 276	1.15 317	1.16 268	1.11 314	1.17 307	1.09 313	1.14 313	1.11 315	1.16 318	1.19 311	1.11 316	1.10 302	1.15 321	1.11 298	1.19 321	1.16 318	1.12 319	1.17 311	1.10 315	1.16 308	1.17 318

NCC-stereo	1.15 304	1.17 266	1.12 292	1.10 305	1.15 317	1.14 305	1.15 317	1.15 279	1.12 315	1.17 271	1.17 321	1.11 302	1.17 322	1.11 309	1.10 313	1.16 318	1.12 300	1.11 316	1.16 306	1.13 318	1.23 312	1.16 318	1.19 322	1.11 317	1.18 313	1.17 321	1.17 311	1.13 316

edge stereo	1.15 304	1.18 267	1.11 290	1.12 308	1.17 321	1.17 312	1.17 319	1.16 281	1.18 323	1.16 268	1.17 321	1.17 307	1.13 317	1.11 309	1.11 315	1.12 315	1.17 307	1.17 320	1.11 304	1.17 322	1.17 303	1.17 320	1.18 320	1.14 320	1.11 307	1.18 322	1.12 304	1.11 313

Nwc_Net	1.15 304	1.15 260	1.15 293	1.09 304	1.19 323	1.16 307	1.17 319	1.15 279	1.16 319	1.16 268	1.16 317	1.08 301	1.16 319	1.11 309	1.15 320	1.18 322	1.11 299	1.10 313	1.16 306	1.17 322	1.16 301	1.13 317	1.18 320	1.20 325	1.11 307	1.15 319	1.16 308	1.20 321

qqai	1.17 310	1.27 279	1.10 287	1.26 317	1.09 313	1.23 314	1.11 315	1.26 290	1.11 314	1.26 278	1.08 311	1.25 314	1.11 315	1.11 309	1.10 313	1.09 313	1.27 315	1.11 316	1.27 314	1.11 316	1.27 316	1.10 314	1.10 313	1.11 317	1.27 318	1.10 315	1.24 315	1.11 313

stereogan	1.17 310	1.19 269	1.15 293	1.15 310	1.15 317	1.15 306	1.19 322	1.19 285	1.15 317	1.15 265	1.16 317	1.19 310	1.19 323	1.19 316	1.19 322	1.19 323	1.15 303	1.19 323	1.19 310	1.19 325	1.15 300	1.19 321	1.15 317	1.15 321	1.16 310	1.15 319	1.19 312	1.20 321

TestStereo_HL3	1.20 312	0.41 163	10.53 386	0.44 213	0.28 168	0.41 200	0.28 170	13.40 387	0.30 182	0.41 168	0.28 171	0.40 196	0.28 168	0.28 168	0.28 172	0.28 167	0.42 205	0.28 167	0.41 199	0.28 169	0.41 192	0.28 170	0.28 166	0.28 170	0.41 196	0.28 167	0.41 195	0.28 169

TestStereo-Hl	1.20 312	0.41 163	10.60 387	0.44 213	0.28 168	0.41 200	0.28 170	13.37 386	0.30 182	0.41 168	0.28 171	0.40 196	0.28 168	0.28 168	0.28 172	0.28 167	0.42 205	0.28 167	0.41 199	0.28 169	0.41 192	0.28 170	0.28 166	0.28 170	0.41 196	0.28 167	0.41 195	0.28 169

TestStereo_HL2	1.22 314	0.41 163	10.61 388	0.44 213	0.28 168	0.41 200	0.28 170	13.91 389	0.30 182	0.41 168	0.29 181	0.40 196	0.28 168	0.29 173	0.28 172	0.28 167	0.42 205	0.28 167	0.41 199	0.28 169	0.41 192	0.28 170	0.28 166	0.28 170	0.41 196	0.28 167	0.41 195	0.28 169

MCSU-Stereo	1.22 314	8.85 375	7.17 381	0.42 207	0.29 182	0.41 200	0.29 187	8.80 384	0.30 182	0.42 179	0.29 181	0.40 196	0.29 180	0.30 179	0.29 183	0.29 180	0.41 200	0.29 180	0.41 199	0.29 182	0.41 192	0.29 186	0.29 177	0.29 184	0.41 196	0.29 186	0.41 195	0.30 191

MM-Stereo_test3	1.22 314	1.60 292	1.19 300	1.48 325	1.02 305	1.48 324	0.99 304	1.54 299	1.03 308	1.41 288	1.03 308	1.44 323	1.00 305	1.04 304	1.04 309	1.02 310	1.42 324	1.04 309	1.48 323	1.01 308	1.48 323	1.03 309	1.06 311	1.04 310	1.53 326	1.04 309	1.49 323	1.04 308

FAT-Stereo	1.22 314	1.23 270	1.19 300	1.21 316	1.24 326	1.24 316	1.19 322	1.25 289	1.24 326	1.25 277	1.19 324	1.20 311	1.24 327	1.20 317	1.21 324	1.25 327	1.22 313	1.21 325	1.25 313	1.23 328	1.22 310	1.19 321	1.19 322	1.24 328	1.25 316	1.20 325	1.19 312	1.25 327

S-Stereo	1.22 314	1.18 267	1.19 300	1.20 315	1.23 325	1.23 314	1.19 322	1.19 285	1.18 323	1.27 279	1.20 325	1.20 311	1.20 324	1.23 319	1.22 326	1.23 326	1.23 314	1.23 327	1.20 311	1.25 329	1.20 308	1.22 327	1.25 326	1.24 328	1.20 315	1.22 328	1.26 316	1.24 326

testmc14	1.23 319	8.86 377	7.15 380	0.43 210	0.30 190	0.41 200	0.29 187	9.05 385	0.34 197	0.42 179	0.30 189	0.41 201	0.29 180	0.32 183	0.30 189	0.29 180	0.42 205	0.30 187	0.42 208	0.30 190	0.41 192	0.30 190	0.30 187	0.29 184	0.41 196	0.29 186	0.41 195	0.29 184

GGDA	1.23 319	0.41 163	11.21 389	0.45 218	0.28 168	0.42 209	0.28 170	13.66 388	0.30 182	0.41 168	0.29 181	0.40 196	0.29 180	0.28 168	0.29 183	0.29 180	0.43 211	0.28 167	0.41 199	0.28 169	0.41 192	0.28 170	0.29 177	0.28 170	0.41 196	0.28 167	0.41 195	0.28 169

SPS-STEREO	1.25 321	1.47 287	1.06 285	1.54 326	1.08 311	1.52 325	1.20 327	1.44 296	1.06 311	1.49 293	1.10 313	1.41 322	1.10 314	0.98 296	1.08 312	1.12 315	1.47 325	1.04 309	1.53 324	1.14 319	1.52 324	1.07 312	1.02 308	1.05 311	1.48 325	1.07 312	1.55 324	1.11 313
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 322	1.37 286	1.35 304	1.38 323	1.40 330	1.39 322	1.77 345	1.36 293	1.74 344	1.36 285	1.36 330	1.36 320	1.36 330	1.36 321	1.35 328	1.41 335	1.36 319	1.36 333	1.36 319	1.35 332	1.36 320	1.35 331	1.36 329	1.35 331	1.36 322	1.35 332	1.36 321	1.35 329

HBP-ISP	1.47 323	1.07 257	1.03 281	1.30 319	1.08 311	1.36 319	1.06 311	1.44 296	1.25 328	1.97 310	1.51 335	1.65 326	1.58 336	0.98 296	1.58 336	1.68 342	1.98 333	1.32 328	2.02 333	1.28 330	2.95 351	1.89 352	0.97 302	1.06 313	1.26 317	0.99 300	1.94 329	1.43 336

PS-NSSS	1.48 324	4.46 349	1.35 304	1.35 321	1.35 329	1.41 323	1.34 330	1.36 293	1.35 331	1.40 287	1.35 329	1.33 318	1.35 329	1.37 322	1.40 331	1.35 329	1.35 317	1.35 331	1.39 321	1.44 337	1.35 319	1.34 330	1.35 328	1.38 335	1.35 321	1.33 331	1.34 319	1.38 333

CC-Net-ROB	1.51 325	4.40 348	1.69 321	1.39 324	1.40 330	1.37 321	1.40 335	1.36 293	1.39 332	1.41 288	1.36 330	1.35 319	1.38 332	1.39 324	1.39 329	1.36 330	1.36 319	1.35 331	1.39 321	1.39 333	1.37 321	1.36 332	1.41 333	1.48 337	1.39 324	1.42 337	1.35 320	1.35 329

GANetREF_RVC	1.52 326	2.01 305	1.21 303	1.98 333	1.21 324	1.98 332	1.21 328	1.98 317	1.21 325	1.99 312	1.21 326	1.98 333	1.21 326	1.02 303	1.21 324	1.21 325	1.99 334	1.21 325	1.99 332	1.21 326	1.99 332	1.21 324	1.21 324	1.21 326	1.99 334	1.21 326	1.99 332	1.21 323
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MonStereo1	1.60 327	2.69 328	1.46 309	1.99 334	1.31 328	1.99 334	1.36 331	1.99 318	1.31 329	1.84 299	1.32 328	1.89 327	1.31 328	1.32 320	1.30 327	1.36 330	1.94 329	1.33 330	1.93 328	1.30 331	1.92 329	1.33 329	1.31 327	1.31 330	1.94 331	1.31 330	1.93 328	1.31 328

R-Stereo Train	1.62 328	2.01 305	1.41 307	1.97 330	1.40 330	1.96 330	1.39 332	1.93 311	1.39 332	1.92 304	1.38 332	1.94 330	1.39 333	1.40 325	1.45 332	1.38 332	1.96 331	1.37 334	1.97 329	1.39 333	1.98 330	1.41 334	1.40 331	1.37 333	1.97 332	1.38 333	1.96 330	1.37 331

RAFT-Stereo	1.62 328	2.01 305	1.41 307	1.97 330	1.40 330	1.96 330	1.39 332	1.93 311	1.39 332	1.92 304	1.38 332	1.94 330	1.39 333	1.40 325	1.45 332	1.38 332	1.96 331	1.37 334	1.97 329	1.39 333	1.98 330	1.41 334	1.40 331	1.37 333	1.97 332	1.38 333	1.96 330	1.37 331
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 328	1.60 292	1.59 314	1.61 328	1.69 339	1.66 328	1.61 337	1.70 304	1.65 341	1.62 296	1.60 338	1.61 324	1.60 337	1.60 328	1.59 337	1.62 340	1.60 326	1.63 341	1.62 326	1.68 344	1.70 326	1.60 337	1.64 340	1.60 339	1.61 327	1.60 339	1.60 325	1.59 339

MonStereo	1.66 331	2.63 327	1.46 309	1.99 334	1.41 334	2.03 335	1.39 332	2.04 321	1.43 335	1.94 307	1.40 334	1.92 329	1.37 331	1.38 323	1.39 329	1.39 334	1.99 334	1.38 336	2.04 334	1.41 336	2.02 334	1.37 333	1.39 330	1.38 335	1.99 334	1.38 333	2.01 334	1.39 335

MoCha-V2	1.75 332	27.02 397	0.72 247	0.92 281	0.69 279	0.89 278	0.69 283	0.92 252	0.71 282	0.87 237	0.69 281	0.88 279	0.68 280	0.70 277	0.68 282	0.69 278	0.90 278	0.69 283	0.92 282	0.69 281	0.92 276	0.71 286	0.70 284	0.67 278	0.88 278	0.71 286	0.92 278	0.68 280

MFMNet_re	1.77 333	1.89 298	1.72 323	1.88 329	1.69 339	1.89 329	1.67 341	1.91 310	1.70 342	1.87 300	1.67 342	1.89 327	1.68 342	1.67 332	1.67 342	1.70 343	1.88 328	1.68 343	1.88 327	1.67 342	1.89 327	1.68 343	1.70 342	1.71 344	1.87 330	1.68 347	1.87 327	1.68 344

derf	1.84 334	1.93 302	1.73 324	1.97 330	1.77 342	1.98 332	1.76 344	1.94 313	1.73 343	1.97 310	1.78 344	1.97 332	1.76 343	1.76 335	1.71 343	1.79 344	1.94 329	1.77 344	1.98 331	1.75 346	1.89 327	1.71 344	1.77 345	1.77 346	2.01 336	1.74 348	2.00 333	1.71 345

MM-Stereo_test1	1.85 335	3.50 337	1.61 315	2.12 336	1.47 335	2.14 336	1.47 336	2.33 330	1.53 336	2.12 317	1.54 336	2.19 335	1.53 335	1.54 327	1.53 334	1.53 336	2.20 336	1.54 337	2.24 335	1.57 338	2.21 340	1.49 336	1.59 335	1.49 338	2.15 340	1.52 338	2.15 336	1.54 338

plain	1.96 336	3.33 334	1.04 282	3.24 354	1.04 309	3.24 354	1.04 310	3.26 344	1.05 309	3.26 350	1.13 315	3.27 354	1.06 312	1.05 305	1.05 310	1.05 311	3.28 352	1.05 311	3.29 352	1.06 312	3.30 353	1.05 310	1.05 310	1.06 313	3.30 354	1.06 311	3.30 354	1.06 309

UDGNet	1.97 337	2.43 319	1.67 319	2.46 344	1.70 341	2.44 343	1.69 342	2.34 331	1.63 340	2.35 333	1.67 342	2.37 344	1.67 341	1.68 333	1.64 341	1.67 341	2.44 343	1.64 342	2.43 343	1.67 342	2.43 346	1.66 341	1.67 341	1.63 343	2.43 345	1.66 345	2.42 345	1.66 343

LG-G_1	1.99 338	2.56 324	1.63 317	2.54 347	1.62 337	2.55 348	1.61 337	2.51 334	1.61 337	2.50 337	1.62 340	2.50 346	1.61 338	1.61 329	1.61 338	1.61 337	2.55 347	1.61 338	2.55 348	1.61 339	2.55 348	1.61 338	1.61 336	1.61 340	2.55 348	1.61 340	2.54 347	1.61 340

LG-G	1.99 338	2.56 324	1.63 317	2.54 347	1.62 337	2.55 348	1.61 337	2.51 334	1.61 337	2.50 337	1.62 340	2.50 346	1.61 338	1.61 329	1.61 338	1.61 337	2.55 347	1.61 338	2.55 348	1.61 339	2.55 348	1.61 338	1.61 336	1.61 340	2.55 348	1.61 340	2.54 347	1.61 340

LGtest1	1.99 338	2.55 323	1.62 316	2.54 347	1.61 336	2.54 345	1.61 337	2.51 334	1.61 337	2.49 336	1.61 339	2.49 345	1.61 338	1.61 329	1.61 338	1.61 337	2.55 347	1.62 340	2.54 347	1.61 339	2.54 347	1.61 338	1.61 336	1.61 340	2.54 347	1.61 340	2.54 347	1.61 340

FBW_ROB	2.04 341	2.50 320	1.75 325	2.45 343	1.78 343	2.40 341	1.74 343	2.47 333	1.77 345	2.37 334	1.81 345	2.30 338	1.80 344	1.78 336	1.88 353	1.80 345	2.41 342	1.77 344	2.43 343	1.83 347	2.39 344	1.81 349	1.76 344	1.75 345	2.56 350	1.75 349	2.30 341	1.74 346

TRStereo	2.05 342	2.13 308	1.85 328	2.27 337	1.84 345	2.28 337	1.84 348	2.29 326	1.87 349	2.29 327	1.86 348	2.30 338	1.87 349	2.30 354	1.87 350	2.08 353	2.29 338	1.87 349	2.30 337	1.87 350	2.08 335	1.72 345	1.86 350	2.30 359	2.13 337	1.84 351	2.29 338	1.87 351

XX-Stereo	2.05 342	2.13 308	1.85 328	2.27 337	1.84 345	2.28 337	1.84 348	2.29 326	1.87 349	2.29 327	1.86 348	2.30 338	1.87 349	2.30 354	1.87 350	2.08 353	2.29 338	1.87 349	2.30 337	1.87 350	2.08 335	1.72 345	1.86 350	2.30 359	2.13 337	1.84 351	2.29 338	1.87 351

EAI-Stereo	2.05 342	2.13 308	1.85 328	2.27 337	1.84 345	2.28 337	1.84 348	2.29 326	1.87 349	2.29 327	1.86 348	2.30 338	1.87 349	2.30 354	1.87 350	2.08 353	2.29 338	1.87 349	2.30 337	1.87 350	2.08 335	1.72 345	1.86 350	2.30 359	2.13 337	1.84 351	2.29 338	1.87 351

AF-Net	2.06 345	25.73 396	1.18 297	1.12 308	1.16 320	1.16 307	1.19 322	1.10 276	1.17 322	1.15 265	1.14 316	1.11 302	1.16 319	1.16 315	1.14 318	1.11 314	1.15 303	1.13 319	1.21 312	1.17 322	1.11 298	1.21 324	1.17 319	1.17 322	1.17 311	1.11 318	1.20 314	1.13 316

UniTT-Stereo	2.12 346	3.66 339	1.10 287	3.48 357	1.15 317	3.57 358	1.11 315	3.44 347	1.16 319	3.52 352	1.16 317	3.50 355	1.16 319	1.10 307	1.13 317	1.15 317	3.61 354	1.17 320	3.64 353	1.12 317	3.58 356	1.12 316	1.12 316	1.17 322	3.53 357	1.18 322	3.52 357	1.18 320

HUF	2.22 347	2.33 315	2.24 343	2.35 341	2.07 352	2.45 344	2.11 356	2.42 332	2.13 356	2.19 320	2.15 355	2.10 334	2.09 354	2.27 352	2.04 355	2.08 353	2.44 343	2.12 356	2.38 342	2.18 357	2.29 342	2.22 356	2.12 357	2.12 354	2.52 346	2.10 357	2.22 337	2.15 358

AIO_test	2.22 347	2.36 318	2.10 339	2.47 345	2.15 353	2.54 345	2.06 355	2.27 324	2.09 355	2.29 327	2.13 354	2.30 338	2.09 354	2.25 350	2.15 357	1.95 351	2.52 346	2.08 354	2.32 340	2.21 359	2.20 339	2.26 358	2.05 356	2.06 352	2.40 344	2.16 359	2.52 346	2.05 357

RAStereo	2.24 349	3.70 340	1.18 297	3.73 361	1.18 322	3.69 360	1.19 322	3.73 350	1.24 326	3.72 355	1.21 326	3.76 359	1.20 324	1.20 317	1.20 323	1.20 324	3.74 359	1.20 324	3.75 359	1.21 326	3.77 360	1.21 324	1.21 324	1.21 326	3.82 361	1.21 326	3.82 361	1.21 323

AIO_rvc	2.25 350	2.35 317	2.10 339	2.47 345	2.17 354	2.54 345	2.15 357	2.32 329	2.21 357	2.29 327	2.28 357	2.33 343	2.09 354	2.26 351	2.14 356	2.08 353	2.49 345	2.09 355	2.53 346	2.14 356	2.34 343	2.23 357	2.14 358	2.18 355	2.19 341	2.15 358	2.35 343	2.22 359

NCCL2	2.27 351	2.27 314	2.28 346	2.27 337	2.28 358	2.28 337	2.28 359	2.27 324	2.28 359	2.28 324	2.28 357	2.29 337	2.28 358	2.28 353	2.29 359	2.28 360	2.28 337	2.28 360	2.27 336	2.28 361	2.28 341	2.28 360	2.28 360	2.28 357	2.28 342	2.28 361	2.11 335	2.28 362

STTStereo	2.30 352	2.34 316	2.26 345	2.37 342	2.23 355	2.40 341	2.35 360	2.20 322	2.33 360	2.28 324	2.31 359	2.19 335	2.37 359	2.20 347	2.31 360	2.23 359	2.38 341	2.25 359	2.33 341	2.27 360	2.39 344	2.27 359	2.31 361	2.29 358	2.37 343	2.32 362	2.34 342	2.26 361

DNSM	2.31 353	4.05 343	3.13 354	2.62 350	1.85 348	2.62 350	1.85 351	3.98 351	1.85 347	2.55 339	1.85 347	2.55 349	1.85 348	1.85 340	1.85 347	1.85 348	2.62 350	1.85 348	2.62 350	1.85 348	2.62 350	1.85 351	1.85 349	1.85 348	2.63 351	1.85 354	2.63 350	1.85 350

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 354	2.85 330	1.90 335	2.90 351	2.77 361	2.88 351	2.85 363	2.51 334	2.85 363	2.88 345	1.99 353	2.50 346	2.76 362	2.20 347	1.57 335	2.64 362	2.89 351	2.63 362	5.69 382	1.03 310	2.01 333	2.71 362	2.74 365	2.73 363	2.87 352	1.64 343	1.00 288	1.49 337
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)	2.52 355	3.41 336	1.05 283	3.29 355	1.05 310	3.29 357	1.06 311	3.30 346	1.06 311	3.31 351	1.06 310	4.97 377	2.72 361	2.72 358	2.71 362	2.70 363	6.57 384	2.19 357	5.08 379	1.08 314	3.36 354	1.07 312	1.07 312	1.07 315	3.35 356	1.07 312	3.36 356	1.07 311

sCroCo_RVC	2.76 356	4.00 342	1.82 327	4.00 365	1.83 344	3.98 366	1.82 346	3.99 353	1.81 346	4.14 363	2.76 361	4.13 368	1.82 346	1.83 337	1.83 345	1.82 346	4.01 364	1.82 347	3.98 362	1.86 349	4.00 365	1.82 350	1.83 347	1.84 347	4.02 367	1.81 350	4.00 365	1.83 349

NLSM1	2.82 357	3.85 341	2.57 351	3.19 353	2.46 359	3.28 356	2.38 361	3.29 345	2.42 361	3.20 349	2.64 360	3.14 352	2.62 360	2.46 357	2.44 361	2.51 361	3.31 353	2.53 361	3.17 351	2.47 362	3.27 352	2.33 361	2.65 362	2.61 362	3.22 353	2.55 363	3.31 355	2.39 363

sAnonymous2	2.87 358	4.16 344	1.89 333	4.26 370	1.87 349	4.23 369	1.92 352	4.17 354	1.94 353	4.16 364	1.92 351	4.20 369	1.92 352	1.96 343	1.86 348	1.87 349	4.25 368	1.90 352	4.23 368	1.91 353	4.26 368	1.93 353	1.89 353	1.90 349	4.07 369	1.91 355	5.09 381	1.93 355

CroCo_RVC	2.87 358	4.16 344	1.89 333	4.26 370	1.87 349	4.23 369	1.92 352	4.17 354	1.94 353	4.16 364	1.92 351	4.20 369	1.92 352	1.96 343	1.86 348	1.87 349	4.25 368	1.90 352	4.23 368	1.91 353	4.26 368	1.93 353	1.89 353	1.90 349	4.07 369	1.91 355	5.09 381	1.93 355

Anonymous3	3.36 360	4.93 354	2.20 341	4.92 377	2.23 355	4.90 377	2.23 358	4.89 360	2.24 358	4.95 376	2.21 356	4.91 376	2.21 357	2.18 346	2.22 358	2.22 358	4.86 375	2.20 358	4.90 375	2.20 358	4.96 378	2.21 355	2.21 359	2.21 356	6.30 383	2.21 360	4.90 374	2.23 360

StereoVision	3.44 361	10.12 383	1.68 320	5.44 382	2.26 357	5.87 382	1.97 354	5.17 363	1.31 329	5.80 380	1.56 337	5.62 382	1.84 347	1.97 345	1.91 354	1.84 347	4.98 377	1.32 328	5.60 380	1.71 345	5.35 383	1.73 348	1.97 355	1.96 351	5.40 380	1.65 344	5.08 379	1.76 348

NLCSM	3.61 362	5.05 356	3.36 362	4.13 367	3.31 369	3.91 362	3.26 369	3.98 351	3.24 367	4.08 362	3.06 364	3.95 364	3.25 369	3.25 363	3.10 366	3.17 369	4.20 367	3.08 364	4.16 366	3.24 369	4.26 368	3.46 370	3.14 367	3.19 366	4.02 367	3.24 368	4.21 369	3.17 367

DPSNet	3.67 363	3.61 338	3.62 363	3.64 358	3.61 373	3.64 359	3.65 373	3.64 349	3.67 372	3.67 354	3.65 371	3.68 357	3.69 377	3.69 371	3.69 378	3.68 375	3.70 356	3.70 374	3.69 358	3.69 375	3.71 359	3.69 372	3.67 373	3.69 375	3.68 360	3.67 372	3.68 359	3.67 369

MaDis-Stereo	3.69 364	10.19 384	2.01 338	6.09 383	2.01 351	5.94 383	1.82 346	6.14 368	1.85 347	6.59 383	1.82 346	6.01 383	1.81 345	1.83 337	1.83 345	2.02 352	5.87 381	1.79 346	5.93 383	2.06 355	4.63 374	1.67 342	1.84 348	2.08 353	5.90 381	1.66 345	6.34 384	1.87 351

Sa-1000	3.84 365	7.71 365	6.81 378	4.15 368	2.86 362	3.27 355	3.87 379	5.99 365	4.35 383	2.78 343	3.71 372	3.88 360	3.56 373	3.88 374	3.64 371	2.71 364	3.72 357	3.27 369	3.67 357	3.15 368	3.51 355	3.36 369	2.70 364	3.49 369	3.32 355	3.76 376	2.87 352	3.76 376

MLG-Stereo_test2	3.86 366	4.96 355	3.13 354	4.65 375	3.27 368	5.17 381	3.07 365	5.01 362	3.01 364	4.93 375	3.03 363	4.56 374	3.32 370	3.26 364	3.33 369	3.30 371	5.17 380	3.19 367	4.86 374	2.96 367	5.04 380	3.25 365	2.67 363	3.15 365	4.98 377	3.05 366	4.59 372	3.30 368

MLG-Stereo_test3	3.87 367	4.64 350	3.29 359	5.17 380	3.23 366	4.83 376	3.02 364	4.95 361	3.22 366	4.31 367	3.33 369	5.08 379	3.20 368	3.23 362	2.77 363	3.20 370	4.99 378	3.24 368	4.93 376	2.94 364	4.82 377	3.33 368	3.33 369	3.29 368	5.19 379	3.02 365	5.08 379	2.93 366

MLG-Stereo_test1	3.87 367	4.67 351	3.29 359	5.26 381	3.25 367	5.04 379	3.11 366	4.43 356	3.27 368	5.02 378	3.21 366	4.71 375	3.10 366	3.22 361	3.06 365	2.98 367	5.03 379	3.18 366	4.95 377	2.94 364	4.70 376	3.32 366	3.30 368	3.27 367	5.17 378	3.08 367	5.02 377	2.85 365

SA	3.93 369	7.22 361	4.74 365	4.15 368	3.88 379	3.70 361	4.02 382	6.67 373	3.95 377	3.64 353	3.74 373	3.63 356	3.00 364	3.51 366	3.68 377	3.68 375	3.73 358	3.71 375	3.64 353	3.48 370	3.58 356	2.97 364	3.69 374	3.61 370	3.55 359	3.42 369	3.64 358	3.79 377

TestStereo1	4.11 370	7.79 367	6.72 376	3.93 362	3.81 376	3.96 364	3.58 371	6.96 376	3.74 374	3.90 357	3.76 374	3.89 361	3.57 374	3.70 372	3.66 374	3.34 372	3.80 360	3.62 371	3.66 355	3.68 373	3.91 362	3.70 373	3.65 371	3.67 372	3.88 362	3.53 370	3.89 362	3.68 372

SA-5K	4.11 370	7.79 367	6.72 376	3.93 362	3.81 376	3.96 364	3.58 371	6.96 376	3.74 374	3.90 357	3.76 374	3.89 361	3.57 374	3.70 372	3.66 374	3.34 372	3.80 360	3.62 371	3.66 355	3.68 373	3.91 362	3.70 373	3.65 371	3.67 372	3.88 362	3.53 370	3.89 362	3.68 372

test_4	4.11 370	8.05 370	6.64 374	4.52 373	3.68 374	3.00 352	3.40 370	6.21 371	3.29 369	4.07 361	3.84 377	4.04 366	3.76 379	3.56 369	3.67 376	3.76 378	4.04 365	3.79 377	4.10 363	3.53 371	3.98 364	3.74 376	3.55 370	3.61 370	3.94 366	3.75 375	3.73 360	3.73 375

test-1	4.11 370	7.65 364	4.93 366	3.65 359	3.58 371	4.70 375	3.74 377	4.73 358	4.06 379	3.72 355	4.11 381	3.70 358	3.49 372	3.36 365	3.65 373	4.17 383	3.92 362	4.04 381	4.19 367	3.75 376	4.69 375	4.18 379	3.88 377	3.90 377	4.73 373	3.77 377	3.12 353	3.68 372

TESTraft	4.16 374	8.03 369	6.81 378	3.99 364	3.68 374	3.93 363	3.70 375	6.86 375	3.69 373	3.93 359	3.88 379	3.93 363	3.59 376	3.65 370	3.64 371	3.68 375	3.92 362	3.72 376	3.92 360	3.57 372	3.84 361	3.70 373	3.71 375	3.67 372	3.91 365	3.74 374	3.92 364	3.67 369

raft_robust	4.19 375	7.78 366	6.08 371	3.30 356	3.85 378	4.03 367	3.73 376	6.25 372	3.30 370	4.44 369	3.28 368	4.01 365	3.82 380	4.29 379	3.70 379	4.01 380	4.48 373	3.42 370	4.11 364	3.76 377	4.05 366	3.32 366	3.85 376	3.82 376	4.71 372	3.83 378	4.09 366	3.80 378

RAFT_CTSACE	4.43 376	8.26 372	6.10 372	4.62 374	4.01 381	4.54 374	3.65 373	6.09 367	3.93 376	4.64 372	4.14 382	4.26 371	4.13 382	3.91 375	3.88 380	4.06 382	4.30 370	4.03 380	4.27 370	3.92 378	4.26 368	3.67 371	3.91 378	4.16 380	4.82 374	4.08 382	4.20 368	3.67 369

RAFT+CT+SA	4.43 376	7.34 363	6.71 375	5.01 378	4.38 382	4.40 371	3.85 378	6.15 370	4.30 382	4.89 374	3.26 367	4.49 373	3.01 365	4.53 380	3.36 370	3.65 374	3.64 355	4.39 383	3.94 361	4.28 381	4.44 372	4.30 381	4.24 383	4.52 382	3.90 364	3.85 379	4.89 373	4.00 380

cross-raft	4.43 376	7.31 362	6.46 373	4.47 372	3.95 380	4.46 372	3.95 380	6.70 374	3.97 378	4.41 368	3.82 376	4.38 372	3.94 381	3.95 377	3.95 382	3.95 379	4.45 372	3.95 379	4.46 371	3.95 379	4.46 373	3.95 377	3.95 380	3.94 379	4.40 371	3.95 381	4.45 371	3.95 379

test_5	4.51 379	8.85 375	5.35 370	3.66 360	3.56 370	5.10 380	4.47 384	6.14 368	4.07 380	4.96 377	3.87 378	5.14 381	4.17 384	3.53 367	4.39 383	4.53 384	4.15 366	3.62 371	4.74 373	2.94 364	3.63 358	4.53 383	4.20 382	4.54 383	4.86 375	3.68 373	4.95 375	4.06 381

test_3	4.55 380	10.96 385	7.69 384	4.04 366	3.60 372	4.10 368	3.98 381	7.94 378	4.56 384	3.99 360	4.03 380	4.08 367	3.74 378	3.99 378	3.91 381	4.05 381	4.33 371	3.89 378	4.14 365	4.00 380	4.11 367	4.02 378	4.01 381	3.91 378	3.53 357	3.94 380	4.19 367	4.20 382

FC-DCNN v2	4.74 381	3.16 333	3.16 357	3.16 352	3.16 363	3.16 353	3.16 368	3.16 343	3.16 365	3.16 348	3.16 365	3.16 353	3.16 367	3.16 360	3.16 367	3.16 368	6.72 385	6.72 387	6.72 385	6.72 389	6.72 385	6.72 390	6.72 389	6.72 387	6.72 384	6.72 387	6.72 386	6.72 388

TestStereo	4.92 382	4.80 353	4.98 367	4.82 376	4.97 384	4.91 378	4.78 385	4.80 359	4.88 385	4.78 373	4.80 384	4.99 378	4.81 385	4.83 381	4.87 385	4.97 386	4.93 376	5.01 385	5.03 378	4.90 384	5.02 379	5.02 384	5.06 384	5.04 384	4.93 376	4.89 384	5.01 376	5.09 384

DispFullNet	4.96 383	5.67 357	3.30 361	5.01 378	3.21 365	4.50 373	3.11 366	4.43 356	3.44 371	4.60 371	3.46 370	5.13 380	3.44 371	3.53 367	3.20 368	2.87 366	4.80 374	3.15 365	4.70 372	4.83 383	9.02 390	5.98 387	5.95 388	6.21 386	8.84 389	5.85 386	9.76 391	5.91 386

SGM-Forest	5.07 384	6.74 359	4.17 364	6.46 384	4.68 383	6.21 385	4.38 383	6.00 366	4.14 381	5.84 381	4.44 383	6.28 384	4.16 383	3.92 376	4.56 384	4.60 385	6.15 382	4.27 382	6.12 384	4.31 382	5.99 384	4.27 380	3.92 379	4.27 381	6.13 382	4.10 383	6.18 383	4.49 383
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 385	8.71 374	2.75 352	8.64 389	2.76 360	8.65 389	2.79 362	8.67 382	2.79 362	8.70 388	2.79 362	8.70 389	2.79 363	2.79 359	2.80 364	2.80 365	8.84 389	2.82 363	8.82 389	2.89 363	8.84 389	2.83 363	2.83 366	2.82 364	8.87 390	2.83 364	8.84 390	2.83 364

SGM+DAISY	6.35 386	8.16 371	5.14 369	8.12 388	5.08 386	8.12 388	5.16 386	8.01 379	5.18 387	7.92 386	5.14 385	7.89 388	5.14 386	4.95 382	5.33 386	5.32 387	8.14 388	5.16 386	8.16 388	5.16 385	8.21 388	5.19 385	5.12 385	5.12 385	8.18 388	5.24 385	8.12 389	5.11 385

RAFT	6.60 387	9.99 380	8.33 385	7.21 387	6.55 387	5.95 384	5.87 387	8.70 383	5.02 386	5.10 379	6.69 387	7.06 387	6.94 389	6.17 385	7.09 389	6.84 388	6.47 383	4.72 384	5.60 380	5.60 386	5.11 381	5.97 386	6.93 390	6.89 388	7.16 385	7.08 390	6.58 385	6.66 387

test-v	7.17 388	11.53 386	7.63 382	7.17 385	6.87 388	7.48 386	6.90 388	8.14 380	6.88 388	6.93 384	7.42 388	7.05 385	6.14 387	6.05 383	6.86 387	6.99 389	7.60 386	6.75 388	6.90 386	6.66 387	7.83 386	6.36 388	5.89 386	7.34 389	7.19 386	6.75 388	7.52 387	6.77 389

test-2	7.17 388	11.53 386	7.63 382	7.17 385	6.87 388	7.48 386	6.90 388	8.14 380	6.88 388	6.93 384	7.42 388	7.05 385	6.14 387	6.05 383	6.86 387	6.99 389	7.60 386	6.75 388	6.90 386	6.66 387	7.83 386	6.36 388	5.89 386	7.34 389	7.19 386	6.75 388	7.52 387	6.77 389

MANE	18.41 390	23.00 395	16.00 390	22.00 397	15.00 390	22.00 397	15.00 390	22.00 397	15.00 390	21.00 397	15.00 390	22.00 397	15.00 390	15.00 390	17.00 390	15.00 391	23.00 397	15.00 390	22.00 397	15.00 390	23.00 398	15.00 391	18.00 391	15.00 391	24.00 398	17.00 391	24.00 399	16.00 391

rafts_anoy	20.00 391	20.00 388	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 392	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 392	20.00 392

raft+_RVC	20.00 391	20.00 388	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 392	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 392	20.00 392

raftrobust	20.00 391	20.00 388	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 392	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 392	20.00 392

CasAABBNet	20.00 391	20.00 388	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 392	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 392	20.00 392

RALCasStereoNet	20.00 391	20.00 388	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 392	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 392	20.00 392

RALAANet	20.00 391	20.00 388	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 392	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 392	20.00 392

MSMDNet	20.00 391	20.00 388	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 392	20.00 390	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 392	20.00 392

fast-reg	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 400	37.00 399

Reg-Stereo(zero)	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 400	37.00 399

FLISNet	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 400	37.00 399

CoSv	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 400	37.00 399

MDST_ROB	61.15 402	72.66 403	46.52 402	70.00 402	44.89 402	64.24 402	43.75 402	73.65 402	48.92 403	72.70 403	42.40 402	60.70 402	50.23 402	50.07 403	67.69 403	68.60 404	83.13 403	47.77 402	82.48 403	46.00 402	95.93 404	53.44 404	50.66 403	45.00 403	84.99 404	53.64 404	79.01 404	52.07 404

CBMV	101.59 403	71.60 402	48.40 403	72.70 403	49.00 403	79.60 403	48.40 403	80.90 403	46.90 402	68.90 402	49.00 403	78.00 403	572.10 412	49.50 402	51.30 402	48.40 403	72.20 402	639.60 412	79.40 402	48.90 403	79.50 403	51.40 403	52.30 404	48.30 404	80.20 403	49.10 403	79.60 405	47.60 403
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 404	131.36 404	140.69 404	151.38 404	151.40 405	150.79 404	151.72 405	149.36 404	159.46 405	146.42 404	150.73 405	149.06 407	176.22 404	143.94 405	133.10 406	133.45 407	153.30 405	154.22 405	154.67 405	153.95 406	156.90 407	156.53 408	160.21 406	162.72 406	154.57 405	160.59 406	153.47 406	163.50 406
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	168.38 405	396.55 409	180.19 405	193.64 405	133.63 404	193.53 405	141.18 404	219.97 405	133.80 404	188.12 405	133.62 404	187.99 408	133.61 403	133.68 404	133.47 407	133.49 408	193.64 406	133.70 404	193.74 406	133.73 405	193.58 408	133.90 407	133.51 405	133.58 405	193.57 406	133.62 405	193.54 407	139.69 405

NOSS_ROB	248.11 406	409.00 410	288.00 407	412.00 407	280.00 407	411.00 410	288.00 407	356.00 406	275.00 410	379.00 410	303.00 410	415.00 410	278.00 409	260.00 410	104.00 404	103.00 405	126.00 404	108.00 403	118.00 404	98.00 404	126.00 406	104.00 406	268.00 409	216.00 408	279.00 410	201.00 407	288.00 411	206.00 407

AE-Stereo	252.48 407	202.00 405	361.00 409	502.00 409	324.00 409	321.00 406	482.00 412	423.00 409	227.00 409	201.00 406	273.00 409	101.00 404	207.00 405	198.00 406	183.00 408	181.00 409	221.00 407	232.00 409	477.00 408	220.00 408	111.00 405	100.00 405	219.00 408	214.00 407	204.00 407	211.00 408	200.00 408	222.00 409

MGS-Stereo	264.93 408	208.00 406	362.00 410	512.00 410	350.00 410	326.00 407	443.00 411	410.00 408	210.00 406	232.00 408	215.00 406	125.00 405	217.00 406	216.00 408	127.00 405	122.00 406	223.00 408	230.00 407	487.00 410	255.00 409	250.00 409	223.00 410	272.00 410	228.00 410	241.00 408	220.00 410	214.00 409	235.00 410

EGLCR-Stereo	276.81 409	209.00 407	366.00 411	514.00 411	354.00 411	336.00 408	422.00 409	440.00 410	220.00 408	231.00 407	245.00 408	135.00 406	237.00 408	218.00 409	197.00 409	222.00 411	223.00 408	230.00 407	487.00 410	255.00 409	250.00 409	273.00 411	272.00 410	228.00 410	241.00 408	220.00 410	214.00 409	235.00 410

DLCB_ROB	280.78 410	376.74 408	215.59 406	376.74 406	215.59 406	376.74 409	215.59 406	366.42 407	218.39 407	366.42 409	218.39 407	366.42 409	218.39 407	209.96 407	219.76 410	219.38 410	376.72 410	216.43 406	376.72 407	216.43 407	376.72 411	216.43 409	216.14 407	216.14 409	376.69 411	217.67 409	376.69 412	217.67 408

LE_ROB	387.11 411	453.07 411	321.39 408	500.23 408	323.05 408	493.99 411	324.56 408	477.63 411	322.28 411	465.51 411	322.97 411	486.37 411	334.17 410	305.26 411	320.63 411	327.66 412	476.08 411	315.70 410	483.76 409	335.15 411	469.64 412	309.74 412	315.90 412	318.85 412	498.41 412	328.85 412	491.00 413	330.08 412

SGM-ForestM	522.49 412	676.08 412	448.56 412	638.17 412	433.15 412	639.59 412	427.03 410	617.52 412	439.90 412	604.63 412	429.02 412	611.68 412	432.74 411	420.18 412	451.96 412	465.85 413	601.06 412	403.73 411	659.15 412	405.50 412	669.64 413	437.21 413	455.85 413	425.66 413	689.82 413	481.65 413	662.43 414	479.61 413

CBMV_ROB	1133.35 413	1280.38 413	976.92 413	1317.57 413	1021.62 413	1282.66 413	1022.22 413	1213.88 413	982.57 413	1194.12 413	975.90 413	1357.87 413	1090.02 413	943.32 413	1021.85 413	1006.47 414	1309.01 413	986.29 413	1499.40 413	986.35 413	1359.35 414	975.96 414	975.21 414	969.30 414	1337.82 414	1042.34 414	1398.25 415	1073.86 414

111111	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 415

SGD-Stereo	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 415

IGEV-Stereo++	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 415

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 415

IGEV-Stereo+	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 415

anonymousdsp2	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 415

anonymousdsp	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 415

AMNet	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 415

GS-Stereo																							0.36 206	0.36 208	0.48 225	0.36 207	0.48 223	0.35 204

FADE																0.07 50					0.09 54	0.08 56					0.05 36

Low-res two-view benchmark