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 45	0.07 49	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 45	0.07 49	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 45	0.07 49	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	1.03 275	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 48	0.05 40	0.08 50	0.05 42	0.08 44	0.07 50	0.07 37	0.05 39	0.07 48	0.05 44	0.07 48	0.05 43	0.05 43	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 42	0.08 51	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 49	0.05 42	0.08 51	0.05 41

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 48	0.05 40	0.08 50	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 48	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 42	0.08 51	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 49	0.05 42	0.08 51	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 48	0.05 40	0.08 50	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 48	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 42	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 49	0.07 51	0.08 51	0.06 50
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 48	0.07 52	0.08 50	0.07 51	0.08 44	0.07 50	0.08 42	0.07 51	0.08 51	0.07 52	0.07 48	0.07 49	0.07 51	0.07 46	0.07 52	0.07 46	0.07 52	0.08 51	0.07 51	0.07 48	0.06 50	0.07 47	0.07 51	0.08 51	0.06 50

TS	0.08 33	0.08 46	0.16 95	0.08 48	0.06 51	0.08 50	0.06 50	0.15 79	0.06 49	0.08 42	0.06 50	0.08 51	0.06 51	0.14 102	0.06 48	0.06 50	0.08 48	0.06 50	0.08 49	0.06 51	0.08 51	0.06 50	0.06 46	0.06 50	0.08 49	0.06 50	0.08 51	0.06 50

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	1.47 307	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	1.47 307	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 79	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 298	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	1.46 306	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	1.32 298	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

ACC-I	0.09 39	0.13 68	0.11 62	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 55	0.13 62	0.08 55	0.10 46	0.08 54	0.10 57	0.08 56	0.12 83	0.08 56	0.08 57	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 54	0.10 58	0.08 56	0.08 52	0.08 56	0.10 56	0.08 56	0.10 57	0.08 56

ACC	0.09 39	0.13 68	0.12 69	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 55	0.12 60	0.08 55	0.10 46	0.08 54	0.10 57	0.08 56	0.11 72	0.08 56	0.08 57	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 54	0.10 58	0.08 56	0.08 52	0.08 56	0.10 56	0.08 56	0.10 57	0.08 56

anonymous	0.09 39	0.14 72	0.13 79	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.14 64	0.07 50	0.09 44	0.07 51	0.09 55	0.07 52	0.13 91	0.07 49	0.07 51	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.07 48	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.09 56	0.07 53

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 250	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 248	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	0.61 255	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 257	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	0.60 250	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 248	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	0.60 250	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 252	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 55	0.10 62	0.09 55	0.08 55	0.09 46	0.08 55	0.09 44	0.08 54	0.09 55	0.09 58	0.08 52	0.08 56	0.09 59	0.09 55	0.08 56	0.09 55	0.08 54	0.09 55	0.08 56	0.09 54	0.09 58	0.10 56	0.08 56	0.10 57	0.09 58

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	1.08 329	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 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 64	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

FADNet-RVC-Resample	0.10 48	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	1.53 350	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 46	0.05 41

FADNet_RVC	0.10 48	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	1.63 355	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 64	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

SHD	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 64	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

SAMSARA	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 64	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

XQC	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 64	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

RTSC	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 64	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

RTS	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 64	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

RTSA	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 64	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

MADNet+	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 64	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

MADNet++	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 63	0.10 57	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 64	0.10 59	0.10 64	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

over-6	0.11 60	0.14 72	0.14 85	0.11 69	0.10 62	0.11 69	0.10 62	0.14 64	0.10 61	0.11 58	0.10 63	0.11 69	0.10 62	0.13 91	0.10 62	0.10 61	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.10 62	0.11 70	0.10 64	0.10 59	0.10 64	0.11 69	0.10 61	0.11 71	0.10 64

over v1	0.11 60	0.14 72	0.14 85	0.11 69	0.10 62	0.11 69	0.10 62	0.14 64	0.10 61	0.11 58	0.09 59	0.11 69	0.10 62	0.13 91	0.10 62	0.10 61	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.09 59	0.11 70	0.09 60	0.09 54	0.09 58	0.11 69	0.09 59	0.11 71	0.09 58

over-8	0.11 60	0.14 72	0.14 85	0.11 69	0.09 58	0.11 69	0.10 62	0.14 64	0.10 61	0.11 58	0.10 63	0.11 69	0.10 62	0.13 91	0.10 62	0.10 61	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.10 62	0.11 70	0.10 64	0.10 59	0.10 64	0.11 69	0.10 61	0.11 71	0.10 64

over-9	0.11 60	0.14 72	0.14 85	0.11 69	0.09 58	0.11 69	0.09 58	0.14 64	0.09 58	0.11 58	0.09 59	0.11 69	0.09 58	0.13 91	0.09 59	0.10 61	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.09 59	0.11 70	0.09 60	0.09 54	0.09 58	0.11 69	0.09 59	0.11 71	0.09 58

HLf8	0.11 60	0.05 37	0.61 255	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 287	0.04 32	0.07 37	0.07 51	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 51	0.08 48	0.06 50	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 51	0.06 46	0.07 52	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 60	0.12 66	0.09 43	0.12 74	0.09 58	0.12 74	0.09 58	0.12 60	0.09 58	0.12 62	0.09 59	0.11 69	0.09 58	0.09 53	0.09 59	0.09 59	0.12 74	0.16 137	0.21 138	0.09 59	0.12 75	0.09 60	0.09 54	0.09 58	0.12 74	0.28 182	0.12 76	0.09 58

FADNet-RVC	0.11 60	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	1.79 362	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 41

FADNet	0.11 60	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	1.74 359	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 41

GIO	0.12 68	1.37 301	0.22 140	0.07 44	0.05 40	0.07 47	0.05 42	0.22 126	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.06 45	0.05 44	0.05 40	0.05 43	0.05 43	0.07 46	0.05 42	0.07 46	0.05 42	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.07 47	0.05 42	0.07 48	0.05 41

F4.4	0.12 68	0.17 90	0.16 95	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.17 129	0.11 78	0.11 80	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 78	0.11 79	0.10 59	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 80

FORCE_4.6	0.12 68	0.18 99	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 80	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 78	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.10 61	0.13 78	0.10 64

F5.5	0.12 68	0.17 90	0.16 95	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.17 86	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 80	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 78	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 80

F8.5	0.12 68	0.17 90	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.17 86	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 80	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 78	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 80

F7	0.12 68	0.18 99	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.17 86	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 80	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 78	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 80

FORCE_4.5	0.12 68	0.17 90	0.16 95	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.17 86	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.15 108	0.11 78	0.11 80	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 78	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 80

FORCE_4	0.12 68	0.17 90	0.16 95	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.17 86	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 80	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 78	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 80

FORCE_5	0.12 68	0.17 90	0.16 95	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.17 86	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 80	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 78	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 80

FORCE_6	0.12 68	0.17 90	0.16 95	0.13 77	0.10 62	0.13 76	0.11 79	0.17 86	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 80	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 78	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 80

ProNet	0.12 68	0.18 99	0.11 62	0.14 95	0.10 62	0.14 93	0.11 79	0.14 64	0.11 78	0.14 78	0.10 63	0.14 97	0.10 62	0.10 56	0.11 78	0.10 61	0.15 109	0.10 60	0.14 94	0.10 62	0.14 95	0.10 64	0.11 77	0.10 64	0.15 104	0.10 61	0.14 96	0.10 64

IPLG	0.12 68	0.15 80	0.12 69	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 79	0.14 64	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.14 97	0.11 81	0.12 83	0.11 78	0.11 80	0.14 95	0.11 82	0.14 94	0.11 77	0.14 95	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.14 96	0.11 80

MIPNet	0.12 68	0.15 80	0.12 69	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 79	0.14 64	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.14 97	0.11 81	0.12 83	0.11 78	0.11 80	0.14 95	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.14 95	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.14 96	0.11 80

AnyNet_C32	0.12 68	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 348	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 68	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 340	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

Cross2Single Stereo	0.13 83	0.18 99	0.14 85	0.16 118	0.11 79	0.15 104	0.11 79	0.17 86	0.12 110	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.14 102	0.11 78	0.11 80	0.15 109	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.15 108	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.15 110	0.11 80

WiStereo	0.13 83	0.19 112	0.17 106	0.14 95	0.11 79	0.15 104	0.10 62	0.17 86	0.12 110	0.14 78	0.12 112	0.13 76	0.10 62	0.17 129	0.12 112	0.10 61	0.14 95	0.11 82	0.14 94	0.11 77	0.15 108	0.11 79	0.12 108	0.12 111	0.13 76	0.10 61	0.14 96	0.13 122

tt3	0.13 83	0.19 112	0.17 106	0.14 95	0.11 79	0.13 76	0.12 114	0.18 100	0.10 61	0.14 78	0.10 63	0.14 97	0.11 81	0.17 129	0.11 78	0.11 80	0.13 76	0.11 82	0.14 94	0.11 77	0.14 95	0.11 79	0.12 108	0.10 64	0.14 94	0.11 82	0.14 96	0.12 110

tt4	0.13 83	0.19 112	0.18 125	0.14 95	0.12 116	0.15 104	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.14 78	0.12 112	0.13 76	0.12 116	0.16 116	0.10 62	0.11 80	0.14 95	0.10 60	0.13 75	0.12 116	0.13 78	0.12 116	0.10 59	0.11 81	0.15 104	0.12 113	0.15 110	0.11 80

tt5	0.13 83	0.17 90	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.15 104	0.11 79	0.18 100	0.12 110	0.14 78	0.12 112	0.14 97	0.12 116	0.15 108	0.10 62	0.12 111	0.13 76	0.12 117	0.15 111	0.12 116	0.15 108	0.10 64	0.12 108	0.12 111	0.15 104	0.12 113	0.14 96	0.12 110

tt6	0.13 83	0.19 112	0.17 106	0.14 95	0.11 79	0.15 104	0.10 62	0.17 86	0.12 110	0.14 78	0.12 112	0.13 76	0.10 62	0.17 129	0.12 112	0.10 61	0.14 95	0.11 82	0.14 94	0.11 77	0.15 108	0.11 79	0.12 108	0.12 111	0.13 76	0.10 61	0.14 96	0.13 122

tt7	0.13 83	0.19 112	0.17 106	0.13 77	0.12 116	0.15 104	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.13 64	0.12 112	0.15 112	0.10 62	0.16 116	0.12 112	0.12 111	0.15 109	0.12 117	0.14 94	0.12 116	0.15 108	0.12 116	0.12 108	0.11 81	0.13 76	0.12 113	0.14 96	0.12 110

tt8	0.13 83	0.20 119	0.15 93	0.15 109	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.19 113	0.10 61	0.14 78	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.15 108	0.12 112	0.12 111	0.14 95	0.10 60	0.14 94	0.11 77	0.15 108	0.11 79	0.11 77	0.12 111	0.15 104	0.10 61	0.13 78	0.11 80

tt9	0.13 83	0.18 99	0.17 106	0.13 77	0.10 62	0.14 93	0.12 114	0.17 86	0.11 78	0.14 78	0.11 77	0.14 97	0.12 116	0.15 108	0.11 78	0.10 61	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.14 95	0.11 79	0.10 59	0.12 111	0.14 94	0.12 113	0.14 96	0.11 80

TYNG	0.13 83	0.19 112	0.17 106	0.12 74	0.11 79	0.15 104	0.10 62	0.17 86	0.11 78	0.12 62	0.11 77	0.14 97	0.10 62	0.17 129	0.11 78	0.12 111	0.14 95	0.10 60	0.14 94	0.11 77	0.14 95	0.11 79	0.12 108	0.12 111	0.15 104	0.11 82	0.15 110	0.10 64

GFORCE	0.13 83	0.18 99	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 80	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 78	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 80

FORCE_4.7	0.13 83	0.18 99	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.17 129	0.11 78	0.11 80	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 78	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 80

FORCE_9	0.13 83	0.18 99	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.16 116	0.11 78	0.11 80	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 78	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 80

FORCE_8	0.13 83	0.18 99	0.17 106	0.13 77	0.11 79	0.13 76	0.11 79	0.18 100	0.11 78	0.13 64	0.11 77	0.13 76	0.11 81	0.18 142	0.11 78	0.11 80	0.13 76	0.11 82	0.13 75	0.11 77	0.13 78	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 80

MatchAttention (ZS)	0.13 83	0.14 72	0.13 79	0.14 95	0.14 128	0.14 93	0.14 125	0.14 64	0.13 120	0.14 78	0.13 123	0.14 97	0.14 129	0.13 91	0.14 128	0.13 121	0.13 76	0.13 123	0.13 75	0.13 125	0.12 75	0.13 124	0.12 108	0.13 126	0.12 74	0.14 126	0.13 78	0.14 129
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_L	0.13 83	0.14 72	0.10 46	0.14 95	0.10 62	0.15 104	0.10 62	0.30 154	0.10 61	0.14 78	0.17 137	0.14 97	0.10 62	0.10 56	0.10 62	0.10 61	0.14 95	0.10 60	0.14 94	0.10 62	0.14 95	0.10 64	0.10 59	0.10 64	0.15 104	0.10 61	0.14 96	0.10 64
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 83	0.15 80	0.12 69	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 79	0.15 79	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.12 83	0.12 112	0.11 80	0.15 109	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.14 95	0.11 79	0.11 77	0.12 111	0.15 104	0.12 113	0.15 110	0.12 110

IPLGR_C	0.13 83	0.16 85	0.14 85	0.15 109	0.11 79	0.14 93	0.11 79	0.14 64	0.11 78	0.14 78	0.11 77	0.14 97	0.11 81	0.12 83	0.11 78	0.11 80	0.14 95	0.11 82	0.14 94	0.11 77	0.14 95	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.15 110	0.11 80

IPLGR	0.13 83	0.15 80	0.12 69	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 79	0.14 64	0.13 120	0.15 92	0.11 77	0.14 97	0.12 116	0.12 83	0.11 78	0.11 80	0.14 95	0.11 82	0.14 94	0.11 77	0.14 95	0.11 79	0.11 77	0.12 111	0.15 104	0.11 82	0.14 96	0.11 80

ACRE	0.13 83	0.16 85	0.12 69	0.14 95	0.11 79	0.14 93	0.11 79	0.15 79	0.11 78	0.14 78	0.11 77	0.14 97	0.11 81	0.12 83	0.11 78	0.11 80	0.14 95	0.11 82	0.14 94	0.11 77	0.14 95	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.14 94	0.11 82	0.14 96	0.11 80

ICVP	0.13 83	0.16 85	0.11 62	0.16 118	0.11 79	0.16 120	0.11 79	0.16 82	0.11 78	0.16 106	0.11 77	0.16 123	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 80	0.16 119	0.11 82	0.16 120	0.11 77	0.16 121	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.16 120	0.11 82	0.16 120	0.11 80
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 83	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 58	0.04 31	0.04 32	2.46 351	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	0.14 105	0.13 68	0.14 85	0.14 95	0.14 128	0.14 93	0.14 125	0.14 64	0.14 126	0.14 78	0.14 126	0.14 97	0.14 129	0.14 102	0.14 128	0.14 128	0.14 95	0.14 130	0.14 94	0.14 129	0.14 95	0.14 129	0.14 126	0.14 129	0.14 94	0.14 126	0.14 96	0.14 129
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 105	0.17 90	0.11 62	0.17 124	0.11 79	0.17 122	0.12 114	0.17 86	0.11 78	0.17 110	0.11 77	0.17 127	0.11 81	0.12 83	0.12 112	0.12 111	0.17 125	0.12 117	0.17 123	0.12 116	0.17 125	0.12 116	0.12 108	0.12 111	0.17 123	0.12 113	0.17 124	0.12 110

ELAS_RVC	0.14 105	0.18 99	0.11 62	0.19 131	0.11 79	0.18 126	0.13 121	0.16 82	0.11 78	0.17 110	0.11 77	0.14 97	0.11 81	0.09 53	0.11 78	0.12 111	0.17 125	0.10 60	0.18 127	0.11 77	0.18 127	0.11 79	0.10 59	0.11 81	0.19 130	0.11 82	0.19 129	0.12 110
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 105	0.19 112	0.11 62	0.20 134	0.11 79	0.20 135	0.12 114	0.18 100	0.12 110	0.18 113	0.12 112	0.19 133	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 80	0.18 129	0.11 82	0.19 131	0.11 77	0.19 131	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.20 134	0.11 82	0.20 134	0.12 110
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 105	0.23 129	0.10 46	0.19 131	0.11 79	0.20 135	0.11 79	0.16 82	0.10 61	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.09 53	0.11 78	0.11 80	0.16 119	0.10 60	0.17 123	0.11 77	0.18 127	0.11 79	0.09 54	0.10 64	0.18 126	0.11 82	0.19 129	0.12 110
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 110	0.18 99	0.13 79	0.18 128	0.13 123	0.19 131	0.13 121	0.18 100	0.13 120	0.18 113	0.13 123	0.18 130	0.13 125	0.13 91	0.13 121	0.13 121	0.18 129	0.13 123	0.18 127	0.13 125	0.18 127	0.13 124	0.13 122	0.10 64	0.19 130	0.14 126	0.19 129	0.13 122

CCAANet	0.15 110	0.14 72	0.14 85	0.14 95	0.14 128	0.14 93	0.16 139	0.14 64	0.21 156	0.14 78	0.23 165	0.14 97	0.14 129	0.14 102	0.14 128	0.14 128	0.14 95	0.14 130	0.14 94	0.14 129	0.14 95	0.14 129	0.14 126	0.14 129	0.14 94	0.14 126	0.14 96	0.16 135

BEATNet-Init1	0.15 110	0.07 44	0.10 46	0.08 48	0.07 52	0.07 47	0.07 51	0.07 38	0.07 50	2.19 336	0.08 54	0.08 51	0.07 52	0.07 48	0.07 49	0.07 51	0.08 48	0.07 52	0.08 49	0.08 54	0.07 47	0.07 51	0.07 48	0.07 52	0.08 49	0.07 51	0.07 48	0.07 53

DeepPrunerF	0.15 110	0.07 44	0.10 46	0.08 48	0.07 52	0.07 47	0.07 51	0.07 38	0.07 50	2.19 336	0.08 54	0.08 51	0.07 52	0.07 48	0.07 49	0.07 51	0.08 48	0.07 52	0.08 49	0.08 54	0.07 47	0.07 51	0.07 48	0.07 52	0.08 49	0.07 51	0.07 48	0.07 53

DeepPruner_ROB	0.15 110	0.18 99	0.12 69	0.18 128	0.12 116	0.18 126	0.12 114	0.18 100	0.13 120	0.18 113	0.12 112	0.18 130	0.12 116	0.13 91	0.12 112	0.13 121	0.18 129	0.13 123	0.18 127	0.12 116	0.19 131	0.12 116	0.13 122	0.12 111	0.18 126	0.12 113	0.18 126	0.12 110

LALA_ROB	0.15 110	0.21 122	0.12 69	0.21 139	0.12 116	0.20 135	0.14 125	0.20 114	0.12 110	0.22 126	0.12 112	0.16 123	0.12 116	0.10 56	0.12 112	0.12 111	0.21 139	0.11 82	0.22 140	0.12 116	0.20 135	0.12 116	0.11 77	0.12 111	0.21 139	0.14 126	0.21 138	0.13 122

test_for_model	0.17 116	1.25 287	0.20 132	0.15 109	0.11 79	0.15 104	0.11 79	0.21 118	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 80	0.15 109	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.15 108	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.15 104	0.11 82	0.15 110	0.11 80

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 116	1.25 287	0.20 132	0.15 109	0.11 79	0.15 104	0.11 79	0.21 118	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 80	0.15 109	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.15 108	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.15 104	0.11 82	0.15 110	0.11 80

testlalala	0.17 116	1.25 287	0.20 132	0.15 109	0.11 79	0.15 104	0.11 79	0.21 118	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 80	0.15 109	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.15 108	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.15 104	0.11 82	0.15 110	0.11 80

GCAPDPT-zeroshot	0.17 116	1.25 287	0.20 132	0.15 109	0.11 79	0.15 104	0.11 79	0.21 118	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 80	0.15 109	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.15 108	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.15 104	0.11 82	0.15 110	0.11 80

GCAP-Stereo	0.17 116	1.25 287	0.20 132	0.15 109	0.11 79	0.15 104	0.11 79	0.21 118	0.11 78	0.15 92	0.11 77	0.15 112	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 80	0.15 109	0.11 82	0.15 111	0.11 77	0.15 108	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.15 104	0.11 82	0.15 110	0.11 80

DepthFocus	0.18 121	0.22 124	0.15 93	0.22 142	0.15 134	0.22 143	0.15 133	0.21 118	0.15 129	0.21 123	0.15 131	0.21 138	0.15 134	0.15 108	0.15 134	0.15 135	0.21 139	0.15 135	0.22 140	0.15 136	0.22 142	0.15 135	0.15 129	0.15 134	0.22 142	0.15 134	0.22 141	0.15 132

IGEV_Zeroshot_test	0.18 121	0.22 124	0.18 125	0.21 139	0.18 153	0.20 135	0.17 142	0.20 114	0.16 131	0.25 139	0.16 135	0.21 138	0.17 141	0.16 116	0.18 149	0.15 135	0.20 135	0.16 137	0.20 134	0.18 152	0.21 138	0.17 144	0.17 135	0.17 138	0.20 134	0.17 141	0.20 134	0.16 135

dd	0.18 121	0.22 124	0.16 95	0.22 142	0.15 134	0.22 143	0.15 133	0.21 118	0.15 129	0.21 123	0.15 131	0.21 138	0.15 134	0.15 108	0.15 134	0.15 135	0.22 143	0.14 130	0.22 140	0.14 129	0.22 142	0.15 135	0.16 133	0.15 134	0.23 148	0.15 134	0.22 141	0.16 135

dad	0.18 121	0.23 129	0.16 95	0.22 142	0.15 134	0.22 143	0.15 133	0.22 126	0.16 131	0.21 123	0.15 131	0.22 142	0.15 134	0.15 108	0.16 137	0.17 139	0.23 148	0.17 141	0.23 148	0.15 136	0.22 142	0.15 135	0.15 129	0.15 134	0.22 142	0.15 134	0.22 141	0.16 135

depth_test_26	0.19 125	0.36 166	0.26 157	0.21 139	0.14 128	0.21 141	0.14 125	0.36 171	0.14 126	0.20 119	0.14 126	0.24 155	0.14 129	0.14 102	0.14 128	0.14 128	0.21 139	0.14 130	0.21 138	0.14 129	0.21 138	0.14 129	0.26 171	0.14 129	0.21 139	0.14 126	0.21 138	0.14 129

MSKI-zero shot	0.19 125	0.21 122	0.16 95	0.22 142	0.16 139	0.23 152	0.17 142	0.22 126	0.17 137	0.22 126	0.17 137	0.22 142	0.16 137	0.19 147	0.16 137	0.17 139	0.23 148	0.16 137	0.22 140	0.16 138	0.22 142	0.17 144	0.16 133	0.17 138	0.22 142	0.19 155	0.22 141	0.16 135

MIM_Stereo	0.19 125	0.23 129	0.18 125	0.22 142	0.16 139	0.22 143	0.16 139	0.21 118	0.16 131	0.22 126	0.17 137	0.21 138	0.17 141	0.20 148	0.18 149	0.17 139	0.22 143	0.18 154	0.22 140	0.16 138	0.21 138	0.16 139	0.17 135	0.17 138	0.21 139	0.16 139	0.22 141	0.20 156

UNet	0.19 125	0.13 68	0.09 43	0.13 77	0.09 58	0.13 76	0.09 58	0.13 62	0.09 58	0.90 255	0.09 59	0.13 76	0.09 58	0.10 56	0.09 59	0.70 297	0.13 76	0.09 59	0.13 75	0.10 62	0.91 290	0.09 60	0.10 59	0.09 58	0.13 76	0.10 61	0.13 78	0.09 58

iResNet	0.19 125	0.23 129	0.17 106	0.22 142	0.17 143	0.22 143	0.19 156	0.22 126	0.17 137	0.22 126	0.17 137	0.22 142	0.17 141	0.17 129	0.17 141	0.17 139	0.22 143	0.17 141	0.22 140	0.17 142	0.23 149	0.17 144	0.18 149	0.17 138	0.23 148	0.17 141	0.23 150	0.17 142

LACA2	0.20 130	0.27 148	0.22 140	0.24 155	0.17 143	0.24 156	0.17 142	0.26 145	0.17 137	0.24 133	0.17 137	0.24 155	0.17 141	0.21 153	0.17 141	0.17 139	0.24 153	0.17 141	0.24 154	0.17 142	0.24 152	0.17 144	0.17 135	0.17 138	0.24 154	0.17 141	0.24 152	0.17 142

LACA1	0.20 130	0.27 148	0.22 140	0.24 155	0.17 143	0.24 156	0.17 142	0.27 148	0.17 137	0.24 133	0.17 137	0.24 155	0.17 141	0.21 153	0.17 141	0.17 139	0.24 153	0.17 141	0.24 154	0.17 142	0.24 152	0.17 144	0.17 135	0.17 138	0.24 154	0.17 141	0.24 152	0.17 142

ACV-stereo	0.20 130	0.23 129	0.17 106	0.23 150	0.17 143	0.23 152	0.17 142	0.23 135	0.17 137	0.23 132	0.17 137	0.23 148	0.17 141	0.17 129	0.17 141	0.17 139	0.24 153	0.17 141	0.23 148	0.17 142	0.24 152	0.17 144	0.17 135	0.17 138	0.23 148	0.17 141	0.23 150	0.17 142

DAS	0.20 130	0.20 119	0.20 132	0.20 134	0.20 159	0.20 135	0.20 158	0.20 114	0.20 153	0.20 119	0.20 156	0.20 136	0.20 156	0.20 148	0.20 158	0.20 152	0.20 135	0.20 160	0.20 134	0.20 159	0.20 135	0.20 159	0.20 154	0.20 156	0.20 134	0.20 156	0.20 134	0.20 156

ASD4	0.20 130	0.20 119	0.20 132	0.20 134	0.20 159	0.20 135	0.20 158	0.20 114	0.20 153	0.20 119	0.20 156	0.20 136	0.20 156	0.20 148	0.20 158	0.20 152	0.20 135	0.20 160	0.20 134	0.20 159	0.20 135	0.20 159	0.20 154	0.20 156	0.20 134	0.20 156	0.20 134	0.20 156

iResNetv2_ROB	0.20 130	0.22 124	0.19 130	0.23 150	0.19 157	0.22 143	0.17 142	0.22 126	0.17 137	0.22 126	0.17 137	0.22 142	0.17 141	0.18 142	0.18 149	0.19 151	0.22 143	0.17 141	0.23 148	0.17 142	0.25 156	0.18 155	0.17 135	0.18 152	0.23 148	0.17 141	0.25 161	0.17 142

LACA3	0.21 136	0.27 148	0.23 146	0.25 160	0.17 143	0.25 164	0.17 142	0.28 149	0.17 137	0.25 139	0.17 137	0.25 160	0.17 141	0.22 156	0.17 141	0.17 139	0.25 161	0.17 141	0.25 161	0.17 142	0.25 156	0.17 144	0.17 135	0.17 138	0.25 162	0.17 141	0.25 161	0.17 142

ITSA-stereo	0.21 136	0.16 85	0.12 69	0.16 118	0.13 123	0.18 126	0.14 125	0.16 82	1.89 368	0.16 106	0.12 112	0.17 127	0.12 116	0.13 91	0.13 121	0.13 121	0.17 125	0.13 123	0.17 123	0.12 116	0.16 121	0.12 116	0.12 108	0.12 111	0.17 123	0.12 113	0.16 120	0.12 110

Pointernet	0.22 138	0.41 177	0.38 189	0.22 142	0.17 143	0.22 143	0.17 142	0.41 190	0.17 137	0.22 126	0.17 137	0.22 142	0.17 141	0.18 142	0.18 149	0.18 148	0.23 148	0.18 154	0.23 148	0.18 152	0.23 149	0.18 155	0.17 135	0.17 138	0.22 142	0.18 153	0.22 141	0.17 142

JetRed	0.22 138	0.11 63	0.12 69	0.11 69	0.11 79	0.11 69	0.11 79	0.11 57	0.11 78	2.93 362	0.11 77	0.11 69	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.12 111	0.11 69	0.11 82	0.11 69	0.11 77	0.11 70	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.11 69	0.11 82	0.11 71	0.11 80

JetBlue	0.23 140	0.12 66	0.13 79	0.12 74	0.12 116	0.12 74	0.11 79	0.14 64	0.12 110	3.07 363	0.12 112	0.12 75	0.11 81	0.11 72	0.13 121	0.13 121	0.12 74	0.12 117	0.13 75	0.11 77	0.12 75	0.13 124	0.12 108	0.14 129	0.13 76	0.12 113	0.12 76	0.11 80

SFCPSM	0.23 140	0.18 99	0.13 79	0.18 128	0.12 116	0.18 126	0.80 309	0.17 86	0.12 110	0.88 254	0.12 112	0.17 127	0.12 116	0.13 91	0.12 112	0.12 111	0.18 129	0.12 117	0.18 127	0.12 116	1.18 321	0.13 124	0.12 108	0.12 111	0.18 126	0.13 123	0.18 126	0.12 110

S2M2_XL	0.24 142	1.32 299	0.86 284	0.17 124	0.11 79	0.17 122	0.11 79	1.05 291	0.12 110	0.16 106	0.11 77	0.16 123	0.11 81	0.11 72	0.11 78	0.11 80	0.17 125	0.11 82	0.17 123	0.11 77	0.17 125	0.11 79	0.11 77	0.11 81	0.17 123	0.11 82	0.17 124	0.11 80
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 143	1.16 277	1.02 295	0.16 118	0.13 123	0.16 120	0.13 121	1.16 298	0.13 120	0.15 92	0.13 123	0.15 112	0.13 125	0.13 91	0.13 121	0.13 121	0.16 119	0.13 123	0.16 120	0.13 125	0.16 121	0.13 124	0.13 122	0.13 126	0.16 120	0.13 123	0.16 120	0.13 122

LoS_RVC	0.25 143	0.25 141	0.25 152	0.25 160	0.25 171	0.25 164	0.25 171	0.25 140	0.25 169	0.25 139	0.25 173	0.25 160	0.25 171	0.26 169	0.25 173	0.26 170	0.25 161	0.25 172	0.26 165	0.25 173	0.25 156	0.25 170	0.25 167	0.25 171	0.25 162	0.25 171	0.25 161	0.25 170

tt_ll	0.25 143	0.25 141	0.25 152	0.25 160	0.25 171	0.25 164	0.25 171	0.25 140	0.25 169	0.25 139	0.25 173	0.25 160	0.25 171	0.26 169	0.25 173	0.26 170	0.25 161	0.25 172	0.26 165	0.25 173	0.25 156	0.25 170	0.25 167	0.25 171	0.25 162	0.25 171	0.25 161	0.25 170

CAS	0.25 143	0.25 141	0.25 152	0.25 160	0.26 173	0.26 171	0.26 173	0.25 140	0.25 169	0.25 139	0.25 173	0.25 160	0.25 171	0.25 166	0.25 173	0.25 167	0.26 168	0.25 172	0.26 165	0.26 177	0.25 156	0.25 170	0.25 167	0.26 175	0.25 162	0.26 175	0.25 161	0.25 170

LoS	0.25 143	0.25 141	0.27 160	0.27 169	0.26 173	0.25 164	0.26 173	0.26 145	0.25 169	0.26 146	0.25 173	0.25 160	0.25 171	0.26 169	0.25 173	0.25 167	0.25 161	0.25 172	0.25 161	0.25 173	0.27 165	0.25 170	0.26 171	0.26 175	0.26 167	0.25 171	0.25 161	0.25 170
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GeoAtt-L (ZS)	0.26 148	0.31 157	0.25 152	0.31 176	0.22 162	0.30 175	0.20 158	0.34 163	0.22 161	0.32 151	0.23 165	0.30 175	0.21 161	0.24 165	0.22 164	0.21 156	0.30 174	0.22 163	0.29 172	0.21 162	0.31 171	0.21 162	0.21 156	0.22 163	0.33 176	0.23 166	0.32 175	0.25 170

castereo++	0.26 148	1.28 298	1.07 303	0.15 109	0.13 123	0.15 104	0.14 125	1.22 305	0.13 120	0.16 106	0.17 137	0.16 123	0.14 129	0.14 102	0.15 134	0.14 128	0.15 109	0.14 130	0.16 120	0.14 129	0.16 121	0.14 129	0.14 126	0.14 129	0.16 120	0.14 126	0.16 120	0.15 132

small-0shot	0.27 150	0.27 148	0.26 157	0.26 166	0.27 178	0.27 172	0.27 177	0.26 145	0.26 176	0.27 147	0.27 181	0.26 169	0.26 177	0.26 169	0.26 178	0.27 179	0.27 170	0.26 176	0.27 169	0.27 181	0.26 164	0.27 177	0.26 171	0.26 175	0.27 169	0.27 178	0.27 170	0.26 176

model_zeroshot	0.27 150	0.30 155	0.19 130	0.36 190	0.23 168	0.25 164	0.27 177	0.33 157	0.21 156	0.35 157	0.22 162	0.25 160	0.27 180	0.26 169	0.23 167	0.26 170	0.35 182	0.22 163	0.36 185	0.23 169	0.25 156	0.27 177	0.27 175	0.23 167	0.36 185	0.22 163	0.25 161	0.27 180

DCVSM-stereo	0.27 150	0.38 170	0.22 140	0.38 196	0.22 162	0.38 199	0.22 164	0.29 152	0.22 161	0.29 149	0.22 162	0.29 173	0.22 164	0.22 156	0.21 160	0.21 156	0.38 194	0.22 163	0.38 194	0.22 164	0.38 188	0.22 163	0.21 156	0.25 171	0.38 192	0.21 160	0.38 191	0.21 160

DLNR_Zeroshot_test	0.27 150	0.30 155	0.23 146	0.30 174	0.22 162	0.31 177	0.24 169	0.29 152	0.23 165	0.38 169	0.23 165	0.29 173	0.23 168	0.22 156	0.23 167	0.23 162	0.30 174	0.34 214	0.29 172	0.23 169	0.29 169	0.29 201	0.22 160	0.23 167	0.30 173	0.23 166	0.30 173	0.23 167

HGLStereo	0.27 150	0.25 141	0.21 139	0.35 185	0.21 161	0.35 184	0.21 162	0.34 163	0.21 156	0.39 174	0.21 159	0.34 180	0.21 161	0.22 156	0.21 160	0.21 156	0.35 182	0.22 163	0.35 181	0.22 164	0.35 178	0.22 163	0.21 156	0.21 160	0.35 182	0.21 160	0.35 182	0.21 160

GeoAtt-pt-S (ZS)	0.28 155	0.37 168	0.26 157	0.35 185	0.23 168	0.35 184	0.23 166	0.37 173	0.23 165	0.35 157	0.23 165	0.35 183	0.23 168	0.25 166	0.23 167	0.23 162	0.35 182	0.23 169	0.35 181	0.23 169	0.35 178	0.23 168	0.23 164	0.23 167	0.35 182	0.23 166	0.35 182	0.23 167

iResNet_ROB	0.28 155	0.32 160	0.24 151	0.33 179	0.26 173	0.32 179	0.24 169	0.33 157	0.25 169	0.33 152	0.24 171	0.35 183	0.24 170	0.23 161	0.24 172	0.25 167	0.32 177	0.24 171	0.36 185	0.24 172	0.32 172	0.28 185	0.24 166	0.24 170	0.32 175	0.24 170	0.33 176	0.24 169

IGEV-FE	0.29 157	2.85 346	0.36 185	0.20 134	0.17 143	0.19 131	0.17 142	0.37 173	0.17 137	0.19 116	0.17 137	0.19 133	0.17 141	0.17 129	0.17 141	0.17 139	0.19 134	0.17 141	0.19 131	0.17 142	0.19 131	0.17 144	0.17 135	0.17 138	0.19 130	0.17 141	0.19 129	0.17 142

IMH-64-1	0.29 157	0.23 129	0.23 146	0.23 150	0.22 162	0.22 143	0.23 166	0.22 126	0.22 161	2.02 329	0.23 165	0.23 148	0.22 164	0.23 161	0.23 167	0.23 162	0.23 148	0.22 163	0.23 148	0.22 164	0.22 142	0.22 163	0.22 160	0.22 163	0.22 142	0.22 163	0.22 141	0.22 163

IMH-64	0.29 157	0.23 129	0.23 146	0.23 150	0.22 162	0.22 143	0.23 166	0.22 126	0.22 161	2.02 329	0.23 165	0.23 148	0.22 164	0.23 161	0.23 167	0.23 162	0.23 148	0.22 163	0.23 148	0.22 164	0.22 142	0.22 163	0.22 160	0.22 163	0.22 142	0.22 163	0.22 141	0.22 163

UPFNet	0.29 157	0.24 137	0.16 95	0.24 155	0.16 139	0.24 156	0.16 139	0.23 135	0.16 131	1.19 288	0.16 135	0.23 148	0.16 137	0.17 129	0.16 137	0.89 309	0.24 153	0.16 137	0.24 154	0.18 152	1.20 324	0.16 139	0.17 135	0.16 137	0.24 154	0.16 139	0.24 152	0.16 135

WAO-6	0.30 161	0.22 124	0.23 146	0.22 142	0.23 168	0.23 152	0.22 164	0.22 126	0.23 165	2.21 339	0.22 162	0.22 142	0.22 164	0.22 156	0.22 164	0.23 162	0.22 143	0.23 169	0.22 140	0.22 164	0.22 142	0.22 163	0.22 160	0.22 163	0.23 148	0.23 166	0.22 141	0.22 163

anonymity	0.30 161	0.34 162	0.27 160	0.33 179	0.27 178	0.33 180	0.28 185	0.33 157	0.28 185	0.33 152	0.28 186	0.33 178	0.28 183	0.28 183	0.28 187	0.28 182	0.34 179	0.28 182	0.34 179	0.28 184	0.34 174	0.27 177	0.27 175	0.27 180	0.34 179	0.28 182	0.34 180	0.28 184

iRaft-Stereo_20w	0.30 161	0.46 196	0.27 160	0.34 181	0.26 173	0.35 184	0.28 185	0.34 163	0.26 176	0.34 155	0.26 177	0.34 180	0.26 177	0.26 169	0.26 178	0.26 170	0.34 179	0.26 176	0.34 179	0.26 177	0.34 174	0.26 176	0.26 171	0.26 175	0.34 179	0.26 175	0.34 180	0.26 176

MMNet	0.30 161	0.24 137	0.17 106	0.24 155	0.17 143	0.24 156	0.17 142	0.23 135	0.18 148	1.21 291	0.17 137	0.23 148	0.17 141	0.17 129	0.17 141	0.89 309	0.24 153	0.17 141	0.24 154	0.17 142	1.22 326	0.16 139	0.17 135	0.17 138	0.24 154	0.17 141	0.24 152	0.17 142

delet	0.30 161	0.24 137	0.17 106	0.24 155	0.17 143	0.24 156	0.17 142	0.23 135	0.16 131	1.21 291	0.17 137	0.24 155	0.17 141	0.17 129	0.17 141	0.91 313	0.24 153	0.17 141	0.24 154	0.17 142	1.23 328	0.17 144	0.17 135	0.17 138	0.24 154	0.17 141	0.24 152	0.17 142

psm_up	0.30 161	0.24 137	0.17 106	0.25 160	0.17 143	0.24 156	0.17 142	0.24 139	0.17 137	1.20 290	0.17 137	0.23 148	0.17 141	0.17 129	0.18 149	0.90 312	0.24 153	0.17 141	0.25 161	0.17 142	1.24 331	0.17 144	0.17 135	0.17 138	0.24 154	0.17 141	0.24 152	0.17 142

MLCV	0.30 161	0.33 161	0.28 163	0.34 181	0.28 183	0.33 180	0.28 185	0.33 157	0.29 193	0.33 152	0.27 181	0.33 178	0.28 183	0.26 169	0.29 198	0.28 182	0.33 178	0.28 182	0.33 176	0.28 184	0.33 173	0.27 177	0.28 181	0.28 185	0.33 176	0.28 182	0.33 176	0.28 184

DN-CSS_ROB	0.30 161	0.34 162	0.29 168	0.34 181	0.27 178	0.34 182	0.28 185	0.33 157	0.27 179	0.34 155	0.27 181	0.34 180	0.28 183	0.29 188	0.27 182	0.26 170	0.35 182	0.29 195	0.33 176	0.28 184	0.34 174	0.28 185	0.28 181	0.27 180	0.34 179	0.28 182	0.33 176	0.28 184

SCION-MonSter(vits)	0.31 169	0.76 247	0.22 140	0.19 131	0.15 134	0.19 131	0.15 133	0.41 190	0.27 179	0.38 169	0.27 181	0.38 197	0.27 180	0.27 177	0.27 182	0.27 179	0.40 211	0.27 180	0.39 206	0.27 181	0.39 199	0.27 177	0.27 175	0.27 180	0.39 203	0.27 178	0.39 203	0.27 180

UNDER WATER-64	0.31 169	0.25 141	0.25 152	0.26 166	0.26 173	0.25 164	0.26 173	0.25 140	0.26 176	1.69 313	0.26 177	0.25 160	0.25 171	0.25 166	0.26 178	0.26 170	0.25 161	0.26 176	0.26 165	0.26 177	0.25 156	0.25 170	0.25 167	0.25 171	0.26 167	0.26 175	0.25 161	0.26 176

LG-Stereo_L2	0.32 171	0.45 192	0.36 185	0.37 192	0.27 178	0.37 194	0.27 177	0.43 196	0.27 179	0.36 164	0.31 208	0.36 190	0.27 180	0.27 177	0.27 182	0.30 200	0.37 191	0.27 180	0.37 189	0.27 181	0.37 185	0.27 177	0.27 175	0.27 180	0.37 189	0.27 178	0.37 189	0.27 180

CASnet	0.32 171	0.53 212	0.34 182	0.27 169	0.31 209	0.34 182	0.29 202	0.31 155	0.32 205	0.25 139	0.31 208	0.27 170	0.40 238	0.45 239	0.27 182	0.30 200	0.26 168	0.40 237	0.28 171	0.37 227	0.28 167	0.39 236	0.29 192	0.40 240	0.29 172	0.28 182	0.24 152	0.30 206
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 171	0.45 192	0.29 168	0.36 190	0.29 197	0.36 190	0.29 202	0.36 171	0.29 193	0.35 157	0.29 196	0.35 183	0.28 183	0.27 177	0.28 187	0.28 182	0.35 182	0.28 182	0.35 181	0.28 184	0.35 178	0.28 185	0.29 192	0.29 199	0.36 185	0.29 201	0.36 186	0.29 199

TS12	0.33 174	0.16 85	1.86 349	0.16 118	0.14 128	0.15 104	0.14 125	1.78 323	0.21 156	0.15 92	0.14 126	0.15 112	0.16 137	1.83 353	0.18 149	0.20 152	0.14 95	0.11 82	0.12 74	0.11 77	0.15 108	0.14 129	0.12 108	0.09 58	0.15 104	0.10 61	0.10 57	0.13 122

RSM	0.33 174	0.36 166	0.31 177	0.39 210	0.32 213	0.36 190	0.30 209	0.35 167	0.38 226	0.35 157	0.31 208	0.35 183	0.30 203	0.30 194	0.31 208	0.30 200	0.36 188	0.31 206	0.36 185	0.30 205	0.36 183	0.31 208	0.31 205	0.31 207	0.36 185	0.31 209	0.36 186	0.31 210

SQANet	0.33 174	0.28 152	0.28 163	0.28 173	0.28 183	0.29 174	0.28 185	0.28 149	0.28 185	1.59 310	0.28 186	0.28 172	0.28 183	0.28 183	0.28 187	0.28 182	0.28 172	0.28 182	0.29 172	0.28 184	0.28 167	0.28 185	0.28 181	0.28 185	0.28 171	0.28 182	0.28 171	0.28 184

DGSMNet	0.33 174	0.42 187	0.28 163	0.40 211	0.28 183	0.40 211	0.28 185	0.40 188	0.28 185	0.40 182	0.28 186	0.39 203	0.28 183	0.27 177	0.28 187	0.28 182	0.40 211	0.28 182	0.42 223	0.29 197	0.41 207	0.31 208	0.29 192	0.28 185	0.41 211	0.28 182	0.42 222	0.29 199

gcap_with_dpt	0.34 178	0.42 187	0.29 168	0.42 222	0.29 197	0.42 224	0.29 202	0.39 184	0.29 193	0.39 174	0.29 196	0.39 203	0.29 195	0.29 188	0.29 198	0.28 182	0.42 220	0.29 195	0.42 223	0.29 197	0.42 218	0.28 185	0.28 181	0.28 185	0.41 211	0.28 182	0.41 210	0.28 184

castereo	0.34 178	1.59 306	1.39 323	0.17 124	0.15 134	0.18 126	0.26 173	1.74 322	0.17 137	0.19 116	0.18 152	0.18 130	0.20 156	0.20 148	0.22 164	0.21 156	0.18 129	0.17 141	0.19 131	0.16 138	0.18 127	0.20 159	0.17 135	0.21 160	0.19 130	0.17 141	0.19 129	0.16 135

GCAP-BAT	0.34 178	0.42 187	0.29 168	0.42 222	0.29 197	0.42 224	0.29 202	0.39 184	0.29 193	0.39 174	0.29 196	0.39 203	0.29 195	0.29 188	0.29 198	0.28 182	0.42 220	0.29 195	0.42 223	0.29 197	0.42 218	0.28 185	0.28 181	0.28 185	0.41 211	0.28 182	0.41 210	0.28 184

RAFT-Test	0.34 178	0.45 192	0.30 174	0.38 196	0.32 213	0.40 211	0.32 215	0.39 184	0.32 205	0.39 174	0.30 204	0.37 192	0.29 195	0.30 194	0.30 204	0.29 195	0.38 194	0.30 202	0.38 194	0.29 197	0.38 188	0.29 201	0.29 192	0.30 205	0.38 192	0.30 206	0.38 191	0.30 206

RAFT + AFF	0.34 178	0.29 153	0.32 180	0.31 176	0.30 205	0.39 208	0.32 215	0.39 184	0.30 197	0.39 174	0.32 211	0.39 203	0.32 208	0.35 207	0.36 220	0.32 209	0.38 194	0.31 206	0.38 194	0.31 210	0.38 188	0.28 185	0.37 225	0.34 216	0.38 192	0.30 206	0.38 191	0.28 184

ETE_ROB	0.35 183	0.35 165	0.35 183	0.35 185	0.35 221	0.35 184	0.35 218	0.35 167	0.35 217	0.35 157	0.35 219	0.35 183	0.35 217	0.35 207	0.35 216	0.35 217	0.35 182	0.35 218	0.35 181	0.35 220	0.35 178	0.35 217	0.35 216	0.35 220	0.35 182	0.35 218	0.35 182	0.35 219

VIP-Stereo	0.36 184	2.00 319	1.11 307	0.26 166	0.16 139	0.24 156	0.15 133	2.00 337	0.23 165	0.24 133	0.15 131	0.23 148	0.16 137	0.16 116	0.16 137	0.15 135	0.24 153	0.15 135	0.24 154	0.16 138	0.24 152	0.15 135	0.15 129	0.20 156	0.24 154	0.15 134	0.24 152	0.15 132

GREAT-IGEV	0.36 184	0.46 196	0.33 181	0.43 225	0.30 205	0.43 230	0.30 209	0.45 199	0.30 197	0.42 194	0.30 204	0.43 225	0.30 203	0.30 194	0.30 204	0.30 200	0.43 226	0.30 202	0.43 227	0.30 205	0.43 221	0.30 205	0.30 202	0.30 205	0.43 225	0.30 206	0.43 224	0.30 206
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	0.36 184	0.50 209	0.30 174	0.40 211	0.29 197	0.40 211	0.29 202	0.35 167	0.30 197	0.47 206	0.30 204	0.35 183	0.32 208	0.29 188	0.34 214	0.33 213	0.59 260	0.31 206	0.39 206	0.29 197	0.37 185	0.38 227	0.29 192	0.31 207	0.58 264	0.28 182	0.51 250	0.29 199

GEStereo_RVC	0.36 184	0.23 129	0.18 125	0.23 150	0.18 153	0.23 152	0.19 156	0.22 126	0.19 150	0.24 133	0.20 156	0.24 155	0.18 154	0.18 142	0.18 149	0.21 156	0.25 161	0.18 154	0.22 140	0.18 152	0.23 149	0.18 155	0.19 152	0.20 156	0.23 148	0.20 156	4.43 386	0.19 154

DMCA	0.36 184	0.38 170	0.37 187	0.35 185	0.35 221	0.35 184	0.36 224	0.35 167	0.36 222	0.36 164	0.37 229	0.36 190	0.36 222	0.36 212	0.35 216	0.37 222	0.36 188	0.36 220	0.36 185	0.36 224	0.36 183	0.35 217	0.36 221	0.36 223	0.37 189	0.36 222	0.36 186	0.36 224

NBS	0.37 189	0.38 170	0.38 189	0.38 196	0.39 236	0.37 194	0.36 224	0.37 173	0.37 224	0.37 166	0.35 219	0.37 192	0.39 236	0.37 214	0.38 225	0.39 233	0.38 194	0.36 220	0.37 189	0.36 224	0.38 188	0.37 223	0.39 235	0.37 229	0.38 192	0.35 218	0.38 191	0.39 236

LACA_dic	0.37 189	1.72 311	1.69 338	0.13 77	0.12 116	0.15 104	0.12 114	1.69 320	0.16 131	0.17 110	0.19 155	0.13 76	0.12 116	1.70 350	0.13 121	0.13 121	0.16 119	0.12 117	0.14 94	0.14 129	0.13 78	0.12 116	0.12 108	0.12 111	0.14 94	0.12 113	0.13 78	0.12 110

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 189	0.64 231	0.59 248	0.38 196	0.31 209	0.38 199	0.31 212	0.65 239	0.32 205	0.38 169	0.32 211	0.38 197	0.32 208	0.32 198	0.32 210	0.32 209	0.38 194	0.32 210	0.39 206	0.32 211	0.39 199	0.32 211	0.32 206	0.32 209	0.39 203	0.32 211	0.39 203	0.32 212

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 189	0.65 233	0.60 250	0.38 196	0.31 209	0.38 199	0.31 212	0.65 239	0.32 205	0.37 166	0.32 211	0.37 192	0.32 208	0.32 198	0.32 210	0.32 209	0.38 194	0.32 210	0.38 194	0.32 211	0.38 188	0.32 211	0.32 206	0.32 209	0.38 192	0.32 211	0.38 191	0.32 212

DDF-Stereo	0.37 189	0.57 222	0.50 228	0.40 211	0.32 213	0.40 211	0.32 215	0.53 223	0.32 205	0.39 174	0.32 211	0.39 203	0.32 208	0.32 198	0.32 210	0.32 209	0.40 211	0.32 210	0.40 209	0.32 211	0.40 206	0.32 211	0.32 206	0.32 209	0.40 206	0.32 211	0.40 206	0.32 212

XPNet_ROB	0.37 189	0.37 168	0.37 187	0.37 192	0.37 227	0.37 194	0.37 230	0.37 173	0.37 224	0.37 166	0.37 229	0.37 192	0.37 224	0.37 214	0.37 223	0.37 222	0.37 191	0.37 226	0.37 189	0.37 227	0.37 185	0.37 223	0.37 225	0.37 229	0.37 189	0.37 228	0.37 189	0.37 227

GIP-stereo	0.38 195	0.56 219	0.40 194	0.45 233	0.33 216	0.44 232	0.35 218	0.49 213	0.33 211	0.43 197	0.32 211	0.42 221	0.31 205	0.33 202	0.33 213	0.34 214	0.40 211	0.32 210	0.40 209	0.32 211	0.43 221	0.38 227	0.33 211	0.32 209	0.43 225	0.32 211	0.42 222	0.34 218

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 195	1.06 270	0.54 237	0.59 266	0.27 178	0.46 234	0.27 177	0.46 200	0.27 179	0.46 203	0.27 181	0.46 229	0.26 177	0.27 177	0.27 182	0.26 170	0.46 230	0.26 176	0.45 230	0.30 205	0.46 225	0.27 177	0.27 175	0.27 180	0.46 229	0.27 178	0.45 227	0.26 176

CES	0.38 195	0.34 162	0.44 206	0.43 225	0.33 216	0.37 194	0.44 251	0.37 173	0.38 226	0.45 200	0.35 219	0.35 183	0.41 239	0.45 239	0.36 220	0.36 219	0.36 188	0.45 250	0.43 227	0.35 220	0.34 174	0.46 250	0.36 221	0.36 223	0.42 224	0.34 217	0.35 182	0.38 230

PML	0.39 198	0.56 219	0.29 168	0.55 260	0.28 183	0.56 262	0.28 185	0.51 220	0.28 185	0.50 212	0.28 186	0.51 250	0.28 183	0.29 188	0.28 187	0.29 195	0.56 258	0.29 195	0.57 265	0.28 184	0.56 257	0.28 185	0.28 181	0.29 199	0.56 261	0.28 182	0.56 259	0.28 184

CR-RVC	0.40 199	1.89 314	1.85 345	0.15 109	0.13 123	0.17 122	0.14 125	1.84 324	0.14 126	0.20 119	0.14 126	0.13 76	0.13 125	1.86 358	0.14 128	0.14 128	0.13 76	0.13 123	0.13 75	0.13 125	0.13 78	0.14 129	0.13 122	0.19 154	0.18 126	0.13 123	0.13 78	0.21 160

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 199	2.14 329	1.91 353	0.20 134	0.18 153	0.19 131	0.17 142	2.23 340	0.19 150	0.24 133	0.21 159	0.19 133	0.21 161	0.20 148	0.18 149	0.20 152	0.20 135	0.18 154	0.20 134	0.19 157	0.19 131	0.17 144	0.18 149	0.17 138	0.20 134	0.20 156	0.21 138	0.19 154

CR-Stereo	0.41 201	1.91 317	1.92 354	0.17 124	0.14 128	0.17 122	0.13 121	1.89 326	0.19 150	0.19 116	0.14 126	0.13 76	0.13 125	1.85 356	0.13 121	0.14 128	0.16 119	0.13 123	0.14 94	0.14 129	0.13 78	0.16 139	0.15 129	0.13 126	0.15 104	0.14 126	0.18 126	0.13 122

quiztm	0.41 201	0.45 192	0.40 194	0.44 228	0.39 236	0.45 233	0.39 240	0.44 198	0.40 235	0.45 200	0.39 240	0.45 228	0.39 236	0.39 226	0.40 239	0.39 233	0.45 229	0.40 237	0.45 230	0.39 238	0.44 223	0.39 236	0.39 235	0.39 238	0.44 227	0.39 238	0.44 226	0.39 236

GASTEREO	0.41 201	0.54 213	0.44 206	0.48 244	0.35 221	0.48 246	0.35 218	0.53 223	0.35 217	0.46 203	0.35 219	0.46 229	0.35 217	0.35 207	0.35 216	0.35 217	0.47 234	0.35 218	0.47 236	0.35 220	0.47 229	0.38 227	0.35 216	0.35 220	0.48 240	0.35 218	0.47 232	0.35 219

GwcNet-ADL	0.41 201	0.41 177	0.41 197	0.41 218	0.41 240	0.41 215	0.41 242	0.41 190	0.41 239	0.41 183	0.41 243	0.41 216	0.41 239	0.41 228	0.41 242	0.41 236	0.41 215	0.41 240	0.41 214	0.41 241	0.41 207	0.41 241	0.41 239	0.41 241	0.41 211	0.41 241	0.41 210	0.41 241

PSMNet-ADL	0.41 201	0.41 177	0.41 197	0.41 218	0.41 240	0.41 215	0.41 242	0.41 190	0.41 239	0.41 183	0.41 243	0.41 216	0.41 239	0.41 228	0.41 242	0.41 236	0.41 215	0.41 240	0.41 214	0.41 241	0.41 207	0.41 241	0.41 239	0.41 241	0.41 211	0.41 241	0.41 210	0.41 241

GANet-ADL	0.41 201	0.41 177	0.41 197	0.41 218	0.41 240	0.41 215	0.41 242	0.41 190	0.41 239	0.41 183	0.41 243	0.41 216	0.41 239	0.41 228	0.41 242	0.41 236	0.41 215	0.41 240	0.41 214	0.41 241	0.41 207	0.41 241	0.41 239	0.41 241	0.41 211	0.41 241	0.41 210	0.41 241

ADLNet	0.41 201	0.41 177	0.41 197	0.41 218	0.41 240	0.41 215	0.41 242	0.41 190	0.41 239	0.41 183	0.41 243	0.41 216	0.41 239	0.41 228	0.41 242	0.41 236	0.41 215	0.41 240	0.41 214	0.41 241	0.41 207	0.41 241	0.41 239	0.41 241	0.41 211	0.41 241	0.41 210	0.41 241

GEAStereo	0.42 208	0.55 215	0.44 206	0.48 244	0.35 221	0.48 246	0.35 218	0.54 225	0.35 217	0.47 206	0.36 223	0.47 234	0.41 239	0.38 217	0.38 225	0.38 225	0.51 249	0.36 220	0.51 254	0.38 231	0.48 236	0.35 217	0.35 216	0.36 223	0.52 252	0.37 228	0.48 238	0.36 224

GSStereo	0.42 208	0.56 219	0.44 206	0.48 244	0.36 226	0.48 246	0.36 224	0.54 225	0.36 222	0.47 206	0.36 223	0.47 234	0.36 222	0.36 212	0.35 216	0.36 219	0.48 239	0.36 220	0.48 243	0.36 224	0.48 236	0.36 222	0.36 221	0.36 223	0.48 240	0.36 222	0.48 238	0.35 219

gasm-f	0.42 208	0.55 215	0.44 206	0.48 244	0.35 221	0.48 246	0.35 218	0.54 225	0.35 217	0.47 206	0.36 223	0.47 234	0.41 239	0.38 217	0.38 225	0.38 225	0.51 249	0.36 220	0.51 254	0.38 231	0.48 236	0.35 217	0.35 216	0.36 223	0.52 252	0.37 228	0.48 238	0.36 224

DEFOM-Stereo	0.43 211	1.60 308	1.47 328	0.30 174	0.28 183	0.31 177	0.28 185	1.65 319	0.25 169	0.29 149	0.26 177	0.30 175	0.29 195	0.27 177	0.26 178	0.26 170	0.30 174	0.29 195	0.30 175	0.26 177	0.29 169	0.29 201	0.27 175	0.26 175	0.30 173	0.29 201	0.30 173	0.29 199

GES	0.43 211	0.41 177	0.31 177	0.35 185	0.30 205	0.47 240	0.28 185	0.33 157	0.28 185	0.35 157	0.29 196	2.95 367	0.38 227	0.35 207	0.30 204	0.34 214	0.34 179	0.30 202	0.33 176	0.30 205	0.35 178	0.30 205	0.33 211	0.33 214	0.33 176	0.31 209	0.33 176	0.29 199

MSCF	0.44 213	0.60 228	0.47 214	0.50 252	0.40 238	0.50 253	0.38 233	0.57 233	0.38 226	0.48 210	0.38 232	0.48 242	0.38 227	0.38 217	0.38 225	0.38 225	0.49 244	0.38 229	0.49 247	0.39 238	0.50 244	0.38 227	0.38 229	0.38 231	0.49 245	0.38 232	0.49 246	0.38 230

LG-Stereo_L1	0.44 213	0.58 225	0.49 227	0.51 255	0.38 231	0.51 255	0.38 233	0.56 231	0.38 226	0.50 212	0.38 232	0.50 247	0.38 227	0.38 217	0.38 225	0.38 225	0.52 251	0.38 229	0.52 257	0.38 231	0.51 246	0.38 227	0.38 229	0.38 231	0.52 252	0.38 232	0.51 250	0.40 239

FCDSN-DC	0.44 213	0.31 157	0.35 183	0.34 181	0.28 183	0.35 184	0.30 209	0.32 156	0.25 169	1.32 298	0.24 171	1.00 308	0.32 208	0.35 207	0.34 214	0.30 200	0.72 279	0.37 226	0.48 243	0.32 211	0.53 252	0.49 266	0.23 164	0.29 199	0.50 246	0.42 246	0.61 267	0.71 302
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	0.45 216	0.57 222	0.45 212	0.54 257	0.37 227	0.53 259	0.37 230	0.56 231	0.40 235	0.53 218	0.38 232	0.53 254	0.37 224	0.37 214	0.37 223	0.37 222	0.55 254	0.38 229	0.53 259	0.37 227	0.53 252	0.37 223	0.37 225	0.39 238	0.54 257	0.37 228	0.54 256	0.37 227

WAO-7	0.46 217	0.38 170	0.38 189	0.38 196	0.38 231	0.38 199	0.38 233	0.38 178	0.38 226	2.57 356	0.38 232	0.38 197	0.38 227	0.38 217	0.38 225	0.38 225	0.38 194	0.38 229	0.38 194	0.38 231	0.38 188	0.38 227	0.38 229	0.38 231	0.38 192	0.38 232	0.38 191	0.38 230

Venus	0.46 217	0.38 170	0.40 194	0.38 196	0.38 231	0.39 208	0.38 233	0.38 178	0.38 226	2.71 358	0.38 232	0.38 197	0.38 227	0.38 217	0.38 225	0.38 225	0.38 194	0.38 229	0.38 194	0.38 231	0.38 188	0.38 227	0.38 229	0.38 231	0.38 192	0.38 232	0.39 203	0.38 230

HanzoNet	0.47 219	0.39 175	0.38 189	0.38 196	0.38 231	0.38 199	0.38 233	0.40 188	0.38 226	2.63 357	0.38 232	0.38 197	0.38 227	0.38 217	0.38 225	0.39 233	0.38 194	0.38 229	0.38 194	0.42 246	0.38 188	0.39 236	0.39 235	0.38 231	0.38 192	0.38 232	0.38 191	0.39 236

IMH	0.47 219	0.40 176	0.39 193	0.38 196	0.38 231	0.38 199	0.38 233	0.38 178	0.40 235	2.79 360	0.38 232	0.38 197	0.38 227	0.38 217	0.38 225	0.38 225	0.39 207	0.38 229	0.38 194	0.40 240	0.38 188	0.38 227	0.38 229	0.38 231	0.38 192	0.38 232	0.38 191	0.38 230

LL-Strereo2	0.47 219	2.60 342	0.51 233	0.38 196	0.28 183	0.37 194	0.28 185	0.55 229	0.35 217	0.44 199	0.34 218	0.44 227	0.34 215	0.34 203	0.36 220	0.36 219	0.47 234	0.36 220	0.47 236	0.35 220	0.47 229	0.35 217	0.35 216	0.35 220	0.46 229	0.35 218	0.47 232	0.35 219

DN	0.50 222	0.59 227	0.44 206	0.59 266	0.44 249	0.59 266	0.44 251	0.57 233	0.44 247	0.57 222	0.44 250	0.57 260	0.44 248	0.44 237	0.44 250	0.44 244	0.59 260	0.44 249	0.59 266	0.44 250	0.59 261	0.44 249	0.44 247	0.44 249	0.59 266	0.44 250	0.59 262	0.44 248

GMOStereo	0.50 222	0.44 190	2.38 364	0.40 211	0.34 218	0.42 224	0.36 224	1.96 331	0.34 212	0.41 183	0.36 223	0.42 221	0.35 217	0.34 203	0.38 225	0.31 205	0.39 207	0.34 214	0.40 209	0.33 217	0.39 199	0.33 214	0.33 211	0.34 216	0.40 206	0.36 222	0.40 206	0.32 212

error version	0.50 222	0.44 190	2.38 364	0.40 211	0.34 218	0.42 224	0.36 224	1.96 331	0.34 212	0.41 183	0.36 223	0.42 221	0.35 217	0.34 203	0.38 225	0.31 205	0.39 207	0.34 214	0.40 209	0.33 217	0.39 199	0.33 214	0.33 211	0.34 216	0.40 206	0.36 222	0.40 206	0.32 212

SANet	0.50 222	0.50 209	0.50 228	0.50 252	0.50 270	0.50 253	0.50 270	0.50 217	0.50 269	0.50 212	0.50 269	0.50 247	0.50 268	0.50 258	0.50 271	0.50 267	0.50 247	0.50 270	0.50 251	0.50 271	0.50 244	0.50 272	0.50 265	0.50 267	0.50 246	0.50 271	0.50 248	0.50 265

PDISCO_ROB	0.50 222	0.15 80	0.11 62	0.16 118	3.16 379	0.13 76	0.12 114	0.14 64	0.12 110	0.15 92	0.11 77	2.55 365	0.11 81	2.20 363	0.13 121	0.12 111	0.16 119	0.10 60	0.14 94	0.12 116	0.15 108	0.12 116	0.12 108	0.12 111	0.15 104	0.10 61	2.75 367	0.09 58

otaku	0.52 227	0.46 196	0.48 221	0.46 235	0.46 251	0.46 234	0.46 253	0.46 200	0.47 257	1.88 317	0.46 253	0.46 229	0.46 253	0.46 241	0.46 253	0.46 247	0.47 234	0.46 251	0.46 232	0.46 253	0.47 229	0.46 250	0.46 249	0.46 252	0.47 235	0.46 252	0.46 228	0.47 254

HaxPig	0.52 227	0.48 205	0.47 214	0.47 240	0.47 255	0.47 240	0.47 258	0.47 206	0.47 257	1.80 314	0.47 258	0.47 234	0.47 257	0.47 245	0.47 258	0.47 254	0.47 234	0.47 259	0.47 236	0.47 259	0.47 229	0.47 259	0.47 255	0.47 256	0.47 235	0.47 260	0.47 232	0.47 254

UNDER WATER	0.52 227	0.47 202	0.47 214	0.47 240	0.47 255	0.47 240	0.47 258	0.47 206	0.47 257	1.90 318	0.47 258	0.47 234	0.47 257	0.47 245	0.47 258	0.47 254	0.46 230	0.47 259	0.47 236	0.47 259	0.46 225	0.47 259	0.47 255	0.48 261	0.47 235	0.47 260	0.47 232	0.47 254

Dean	0.52 227	0.46 196	0.48 221	0.46 235	0.46 251	0.46 234	0.46 253	0.46 200	0.46 251	1.90 318	0.46 253	0.47 234	0.46 253	0.46 241	0.46 253	0.46 247	0.48 239	0.46 251	0.46 232	0.46 253	0.46 225	0.46 250	0.46 249	0.46 252	0.46 229	0.46 252	0.46 228	0.46 250

Ntro	0.53 231	0.47 202	0.50 228	0.46 235	0.48 261	0.47 240	0.47 258	0.46 200	0.46 251	2.05 331	0.47 258	0.47 234	0.49 266	0.47 245	0.47 258	0.46 247	0.48 239	0.46 251	0.49 247	0.46 253	0.47 229	0.46 250	0.46 249	0.47 256	0.46 229	0.46 252	0.47 232	0.47 254

RainbowNet	0.53 231	0.48 205	0.48 221	0.48 244	0.48 261	0.48 246	0.48 263	0.48 209	0.48 262	1.92 320	0.48 264	0.48 242	0.48 261	0.48 251	0.48 264	0.48 258	0.48 239	0.48 263	0.48 243	0.48 263	0.48 236	0.48 262	0.48 259	0.48 261	0.48 240	0.48 264	0.48 238	0.48 261

LVE	0.53 231	0.47 202	0.48 221	0.47 240	0.47 255	0.47 240	0.47 258	0.48 209	0.47 257	1.96 325	0.47 258	0.47 234	0.47 257	0.47 245	0.47 258	0.47 254	0.47 234	0.47 259	0.47 236	0.47 259	0.47 229	0.47 259	0.47 255	0.47 256	0.47 235	0.47 260	0.47 232	0.47 254

ACVNet_1	0.53 231	0.46 196	0.48 221	0.47 240	0.47 255	0.46 234	0.48 263	0.48 209	0.48 262	2.07 332	0.47 258	0.48 242	0.48 261	0.47 245	0.47 258	0.46 247	0.49 244	0.47 259	0.47 236	0.47 259	0.48 236	0.46 250	0.46 249	0.48 261	0.47 235	0.47 260	0.48 238	0.47 254

ACVNet-4b	0.53 231	0.46 196	0.47 214	0.46 235	0.46 251	0.46 234	0.46 253	0.46 200	0.46 251	2.17 335	0.46 253	0.46 229	0.47 257	0.46 241	0.46 253	0.46 247	0.46 230	0.46 251	0.46 232	0.46 253	0.46 225	0.46 250	0.46 249	0.47 256	0.46 229	0.46 252	0.46 228	0.46 250

AIO-test2	0.54 236	0.65 233	0.55 240	0.60 269	0.50 270	0.60 268	0.49 266	0.65 239	0.48 262	0.60 226	0.49 267	0.59 262	0.50 268	0.50 258	0.49 268	0.49 263	0.60 263	0.50 270	0.60 269	0.49 268	0.60 263	0.49 266	0.50 265	0.51 269	0.60 269	0.48 264	0.60 264	0.50 265

AIO-test1	0.54 236	0.64 231	0.54 237	0.60 269	0.49 266	0.61 270	0.49 266	0.64 238	0.49 267	0.59 224	0.48 264	0.60 264	0.50 268	0.48 251	0.48 264	0.48 258	0.60 263	0.48 263	0.60 269	0.48 263	0.60 263	0.49 266	0.49 262	0.49 265	0.59 266	0.49 268	0.60 264	0.49 262

notaker	0.54 236	0.48 205	0.48 221	0.48 244	0.48 261	0.48 246	0.49 266	0.48 209	0.48 262	1.95 324	0.48 264	0.48 242	0.48 261	0.48 251	0.48 264	0.48 258	0.48 239	0.48 263	0.48 243	0.48 263	0.49 242	0.48 262	0.48 259	0.49 265	0.48 240	0.48 264	0.48 238	0.49 262

FSD	0.55 239	0.55 215	0.42 203	0.54 257	0.42 245	0.55 261	0.43 249	0.54 225	0.42 244	0.59 224	0.42 248	0.54 256	0.44 248	0.43 235	0.42 248	0.42 241	0.55 254	0.42 246	2.46 361	0.44 250	0.55 255	0.43 247	0.42 243	0.44 249	0.55 258	0.43 249	0.55 257	0.53 271

ACVNet_2	0.55 239	0.49 208	0.50 228	0.49 250	0.49 266	0.49 252	0.49 266	0.49 213	0.49 267	2.14 334	0.49 267	0.50 247	0.49 266	0.49 255	0.49 268	0.49 263	0.50 247	0.49 269	0.50 251	0.49 268	0.49 242	0.49 266	0.49 262	0.50 267	0.50 246	0.49 268	0.50 248	0.49 262

CFNet	0.55 239	0.25 141	0.18 125	0.25 160	0.18 153	0.25 164	0.18 155	0.25 140	0.18 148	0.25 139	0.18 152	0.25 160	0.18 154	0.18 142	0.18 149	0.18 148	0.25 161	0.18 154	0.25 161	0.18 152	5.31 398	4.36 398	0.18 149	0.18 152	0.25 162	0.18 153	0.25 161	0.18 153

PSMNet_ROB	0.55 239	0.55 215	0.56 243	0.56 261	0.55 274	0.56 262	0.55 274	0.55 229	0.55 273	0.55 219	0.55 274	0.55 257	0.55 276	0.55 261	0.56 276	0.55 271	0.55 254	0.55 276	0.55 262	0.55 274	0.55 255	0.55 275	0.55 270	0.55 275	0.55 258	0.55 276	0.55 257	0.55 272

PointNet	0.56 243	0.69 237	0.47 214	0.69 278	0.47 255	0.69 276	0.47 258	0.70 248	0.47 257	0.69 232	0.47 258	0.69 274	0.48 261	0.47 245	0.47 258	0.47 254	0.70 274	0.48 263	0.70 277	0.48 263	0.69 273	0.48 262	0.47 255	0.48 261	0.70 277	0.48 264	0.69 273	0.47 254

IER	0.56 243	2.72 345	2.20 358	0.38 196	0.29 197	0.38 199	0.27 177	2.77 356	0.27 179	0.38 169	0.28 186	0.37 192	0.25 171	0.26 169	0.25 173	0.26 170	0.38 194	0.29 195	0.38 194	0.25 173	0.39 199	0.25 170	0.29 192	0.29 199	0.40 206	0.25 171	0.38 191	0.25 170

GeoAtt-pt-L (ZS)	0.57 245	0.73 242	0.50 228	0.70 284	0.48 261	0.70 279	0.46 253	0.74 256	0.46 251	0.69 232	0.46 253	0.69 274	0.46 253	0.48 251	0.46 253	0.48 258	0.71 277	0.46 251	0.70 277	0.46 253	0.70 276	0.46 250	0.48 259	0.47 256	0.70 277	0.46 252	0.70 276	0.46 250

LG-Stereo	0.57 245	0.58 225	0.43 204	0.54 257	0.65 285	0.95 300	0.69 299	0.69 244	0.38 226	0.52 216	0.37 229	0.53 254	0.37 224	0.68 289	0.73 304	0.72 300	0.70 274	0.37 226	0.54 261	0.37 227	0.54 254	0.37 223	0.37 225	0.56 276	0.95 301	0.59 281	0.84 290	0.37 227

CASS	0.58 247	0.89 255	0.55 240	0.56 261	0.55 274	0.60 268	0.57 280	0.57 233	0.56 275	0.55 219	0.56 275	0.56 258	0.50 268	0.63 273	0.56 276	0.56 274	0.62 266	0.62 285	0.59 266	0.56 276	0.56 257	0.48 262	0.60 277	0.56 276	0.57 263	0.60 283	0.57 261	0.59 277
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 248	0.29 153	0.22 140	0.27 169	5.05 401	0.30 175	0.21 162	0.28 149	0.21 156	0.27 147	0.21 159	0.27 170	0.20 156	0.21 153	0.21 160	0.21 156	0.27 170	0.21 162	0.27 169	0.21 162	0.27 165	0.23 168	0.21 156	0.21 160	0.27 169	0.21 160	5.06 394	0.22 163

LMCR-Stereo	0.61 249	0.61 229	0.61 255	0.61 272	0.61 281	0.67 275	0.61 285	0.61 236	0.61 282	0.61 227	0.61 282	0.61 265	0.61 283	0.61 269	0.61 283	0.61 278	0.61 265	0.61 284	0.61 271	0.61 282	0.61 265	0.61 282	0.61 278	0.61 285	0.61 271	0.61 284	0.61 267	0.61 283

AANet_RVC	0.61 249	0.31 157	5.05 384	0.31 176	0.19 157	0.24 156	0.20 158	5.86 380	0.20 153	0.24 133	0.18 152	0.25 160	0.20 156	0.23 161	0.21 160	0.18 148	0.37 191	0.18 154	0.24 154	0.19 157	0.25 156	0.19 158	0.19 152	0.19 154	0.24 154	0.15 134	0.24 152	0.20 156

iRaftStereo_RVC	0.62 251	1.76 312	2.24 360	0.52 256	0.37 227	0.53 259	0.38 233	2.51 351	0.38 226	0.51 215	0.38 232	0.51 250	0.38 227	0.38 217	0.38 225	0.38 225	0.52 251	0.38 229	0.52 257	0.38 231	0.52 249	0.38 227	0.38 229	0.38 231	0.52 252	0.39 238	0.52 253	0.38 230

DNS	0.64 252	2.00 319	1.58 330	0.59 266	0.42 245	0.59 266	0.42 247	1.99 335	0.42 244	0.57 222	0.42 248	0.57 260	0.42 247	0.42 234	0.42 248	0.42 241	0.59 260	0.42 246	0.59 266	0.42 246	0.59 261	0.42 246	0.42 243	0.42 247	0.59 266	0.42 246	0.59 262	0.42 246

ARAFT	0.64 252	0.74 245	0.62 258	0.70 284	0.56 276	0.72 282	0.55 274	0.72 254	0.54 272	0.73 240	0.56 275	0.72 281	0.56 278	0.56 263	0.62 284	0.63 280	0.73 280	0.53 275	0.73 282	0.54 273	0.72 278	0.65 285	0.62 279	0.56 276	0.72 281	0.54 274	0.72 279	0.57 274

test_1	0.65 254	4.37 362	2.38 364	0.40 211	0.34 218	0.42 224	0.36 224	1.96 331	0.34 212	0.41 183	0.36 223	0.42 221	0.35 217	0.34 203	0.38 225	0.31 205	0.39 207	0.34 214	0.40 209	0.33 217	0.39 199	0.33 214	0.33 211	0.34 216	0.40 206	0.36 222	0.40 206	0.32 212

zero-FE	0.66 255	0.80 249	0.56 243	0.79 289	0.58 278	0.82 287	0.55 274	0.76 258	0.56 275	0.75 242	0.58 279	0.75 285	0.59 281	0.57 264	0.56 276	0.55 271	0.79 284	0.55 276	0.78 288	0.55 274	0.85 287	0.58 277	0.55 270	0.57 280	0.80 287	0.57 278	0.80 284	0.57 274

HH	0.66 255	2.13 324	0.47 214	0.37 192	0.29 197	0.36 190	0.27 177	0.49 213	0.44 247	0.78 243	0.68 294	0.67 270	0.90 313	0.62 270	0.90 312	0.53 269	0.88 292	0.48 263	0.37 189	0.29 197	0.63 268	0.66 288	0.66 283	0.51 269	1.06 318	0.61 284	1.08 317	0.60 279

HanStereo	0.66 255	2.13 324	0.47 214	0.37 192	0.29 197	0.36 190	0.27 177	0.49 213	0.44 247	0.78 243	0.68 294	0.67 270	0.90 313	0.62 270	0.90 312	0.53 269	0.88 292	0.48 263	0.37 189	0.29 197	0.63 268	0.66 288	0.66 283	0.51 269	1.06 318	0.61 284	1.08 317	0.60 279

DSFCA	0.66 255	0.73 242	0.74 269	0.68 277	0.65 285	0.64 272	0.65 290	0.65 239	0.65 284	0.66 230	0.65 285	0.65 267	0.64 284	0.65 276	0.65 287	0.65 282	0.65 268	0.65 288	0.65 273	0.65 285	0.65 271	0.65 285	0.65 282	0.65 288	0.66 273	0.66 288	0.65 270	0.65 285

STTRV1_RVC	0.66 255	1.59 306	0.52 236	0.69 278	0.61 281	0.66 274	0.43 249	0.88 266	0.45 250	0.71 238	0.62 283	0.69 274	0.45 252	0.62 270	0.40 239	0.44 244	0.80 286	0.59 281	0.76 287	0.63 283	0.80 281	0.46 250	0.64 280	0.61 285	0.72 281	0.54 274	0.80 284	0.60 279

4D-IteraStereo	0.67 260	3.40 351	1.05 300	0.71 286	0.83 308	0.47 240	0.27 177	0.47 206	0.27 179	0.35 157	0.26 177	0.68 273	0.84 309	0.41 228	0.54 273	0.89 309	0.74 282	0.88 313	0.73 282	0.87 313	0.42 218	0.27 177	0.28 181	0.28 185	0.36 185	0.28 182	0.68 272	0.90 312

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 260	0.74 245	0.60 250	0.79 289	0.61 281	0.76 283	0.57 280	0.71 252	0.56 275	0.71 238	0.54 273	0.72 281	0.66 287	0.65 276	0.65 287	0.64 281	0.74 282	0.64 287	0.74 284	0.63 283	0.73 279	0.65 285	0.64 280	0.64 287	0.74 283	0.61 284	0.73 280	0.64 284

Occ-G	0.68 262	0.54 213	3.16 373	0.57 265	0.45 250	0.52 258	0.40 241	3.44 363	0.46 251	0.52 216	0.45 252	0.51 250	0.44 248	0.44 237	0.40 239	0.45 246	0.55 254	0.41 240	0.53 259	0.43 248	0.52 249	0.40 239	0.44 247	0.45 251	0.55 258	0.44 250	0.53 255	0.44 248

mm2	0.69 263	0.69 237	0.69 262	0.69 278	0.69 295	0.69 276	0.69 299	0.69 244	0.69 296	0.69 232	0.69 297	0.69 274	0.69 297	0.69 291	0.69 300	0.69 294	0.69 272	0.69 299	0.69 275	0.69 297	0.69 273	0.69 299	0.69 297	0.69 301	0.69 275	0.69 299	0.69 273	0.69 297

mm1	0.69 263	0.69 237	0.69 262	0.69 278	0.69 295	0.69 276	0.69 299	0.69 244	0.69 296	0.69 232	0.69 297	0.69 274	0.69 297	0.69 291	0.69 300	0.69 294	0.69 272	0.69 299	0.69 275	0.69 297	0.69 273	0.69 299	0.69 297	0.69 301	0.69 275	0.69 299	0.69 273	0.69 297

TorneroNet-64	0.69 263	0.65 233	0.30 174	0.27 169	0.47 255	0.28 173	0.35 218	0.34 163	0.80 303	7.93 403	0.29 196	0.30 175	0.31 205	0.81 301	0.28 187	0.27 179	0.29 173	0.28 182	0.85 294	0.83 311	0.62 267	0.28 185	0.30 202	0.28 185	0.52 252	0.29 201	0.29 172	0.27 180

DDUNet	0.69 263	0.84 253	0.59 248	0.84 295	0.59 279	0.87 293	0.57 280	0.84 263	0.59 281	0.82 250	0.58 279	0.85 294	0.57 279	0.59 268	0.59 280	0.57 275	0.87 291	0.59 281	0.85 294	0.59 281	0.85 287	0.59 280	0.59 275	0.59 281	0.87 292	0.59 281	0.84 290	0.59 277

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 267	0.67 236	0.67 261	0.92 297	0.92 311	0.91 295	0.76 306	0.67 243	0.67 292	0.66 230	0.67 290	0.67 270	0.67 293	0.67 284	0.67 294	0.68 293	0.66 269	0.67 293	0.68 274	0.67 292	0.68 272	0.68 296	0.68 294	0.68 299	0.67 274	0.68 297	0.67 271	0.67 291

UDG	0.70 267	0.87 254	0.56 243	0.87 296	0.59 279	0.84 290	0.59 283	0.85 264	0.57 278	0.84 252	0.59 281	0.84 293	0.60 282	0.58 265	0.60 281	0.59 276	0.85 290	0.59 281	0.87 296	0.58 278	0.87 289	0.60 281	0.57 274	0.59 281	0.87 292	0.58 280	0.86 293	0.60 279

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 267	6.91 376	0.46 213	0.46 235	0.46 251	0.46 234	0.46 253	0.46 200	0.46 251	0.46 203	0.46 253	0.46 229	0.46 253	0.46 241	0.46 253	0.46 247	0.46 230	0.46 251	0.46 232	0.46 253	0.47 229	0.46 250	0.46 249	0.46 252	0.46 229	0.46 252	0.46 228	0.46 250

HCRNet	0.71 270	6.06 374	3.15 372	0.50 252	0.22 162	0.21 141	0.15 133	3.04 358	0.34 212	0.43 197	0.33 217	0.43 225	0.33 214	0.15 108	0.14 128	0.14 128	0.21 139	0.17 141	0.47 236	0.20 159	0.21 138	0.16 139	0.32 206	0.33 214	0.50 246	0.33 216	0.49 246	0.28 184

AFF-stereo	0.71 270	0.73 242	0.65 260	0.82 293	0.63 284	0.83 288	0.63 287	0.73 255	0.65 284	0.82 250	0.73 302	0.74 284	0.64 284	0.63 273	0.62 284	0.62 279	0.73 280	0.63 286	0.74 284	0.72 302	0.80 281	0.58 277	0.70 300	0.71 304	0.79 285	0.69 299	0.78 282	0.72 303

DMCA-RVC	0.71 270	0.72 240	0.72 264	0.71 286	0.70 298	0.70 279	0.70 304	0.70 248	0.71 298	0.70 237	0.71 300	0.71 280	0.70 299	0.70 293	0.71 302	0.70 297	0.70 274	0.71 303	0.70 277	0.71 300	0.70 276	0.70 301	0.71 302	0.71 304	0.70 277	0.72 304	0.71 277	0.70 300

PA-Net	0.71 270	0.62 230	0.55 240	0.69 278	0.71 299	0.70 279	0.69 299	0.69 244	0.74 301	0.73 240	0.75 303	0.59 262	0.72 302	0.82 302	0.79 307	0.83 306	0.67 271	0.76 306	0.81 292	0.67 292	0.61 265	0.76 305	0.68 294	0.65 288	0.82 290	0.76 307	0.71 277	0.69 297
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 274	0.57 222	0.57 246	0.56 261	0.92 311	1.07 318	0.63 287	1.03 287	0.82 307	0.49 211	0.77 304	0.69 274	0.54 275	0.58 265	0.54 273	0.86 308	1.06 313	0.72 304	1.06 316	0.79 305	0.58 260	0.87 311	0.59 275	0.46 252	0.76 284	0.46 252	1.05 314	0.97 317

AEACV	0.74 274	0.52 211	3.10 369	0.60 269	0.48 261	0.56 262	0.48 263	3.02 357	0.83 308	0.61 227	0.62 283	0.72 281	0.50 268	0.49 255	0.49 268	0.48 258	0.58 259	0.50 270	0.55 262	0.48 263	0.56 257	0.50 272	0.50 265	0.51 269	0.58 264	0.51 273	0.60 264	0.51 268

MyStereo04	0.76 276	4.78 368	0.62 258	0.63 275	0.54 273	0.65 273	0.56 278	0.61 236	0.58 279	0.61 227	0.56 275	0.63 266	0.57 279	0.63 273	0.60 281	0.60 277	0.64 267	0.56 279	0.63 272	0.58 278	0.63 268	0.62 284	0.55 270	0.60 283	0.63 272	0.57 278	0.64 269	0.58 276

RSM++	0.77 277	0.91 256	0.72 264	0.83 294	0.71 299	0.83 288	0.72 305	0.81 262	0.71 298	0.81 249	0.71 300	0.81 292	0.71 301	0.71 295	0.71 302	0.70 297	0.83 289	0.72 304	0.83 293	0.81 310	0.83 285	0.72 304	0.71 302	0.71 304	0.88 294	0.71 302	0.83 289	0.70 300

test-3	0.78 278	4.38 363	1.80 343	0.62 273	0.49 266	0.62 271	0.50 270	1.86 325	0.64 283	0.69 232	0.52 271	0.66 268	0.38 227	0.58 265	0.57 279	0.46 247	0.66 269	0.46 251	0.50 251	0.44 250	0.48 236	0.58 277	0.54 269	0.60 283	0.70 277	0.46 252	0.48 238	0.50 265

WQFJA1++	0.80 279	1.24 286	0.73 267	0.97 305	0.65 285	0.97 302	0.65 290	0.97 275	0.65 284	0.94 261	0.66 286	0.94 300	0.65 286	0.66 279	0.65 287	0.66 283	0.98 300	0.66 290	0.98 304	0.66 287	0.98 298	0.66 288	0.66 283	0.66 290	0.98 303	0.66 288	0.98 301	0.66 286

NLMM	0.80 279	1.26 292	0.75 273	0.98 307	0.66 288	0.97 302	0.66 292	0.97 275	0.66 287	0.94 261	0.66 286	0.96 307	0.66 287	0.66 279	0.68 298	0.67 288	0.99 302	0.68 298	0.98 304	0.66 287	0.99 299	0.66 288	0.66 283	0.66 290	1.00 309	0.66 288	0.99 302	0.66 286

AdaDepth	0.80 279	0.95 261	1.02 295	0.95 302	0.67 293	0.95 300	0.67 296	0.94 272	0.67 292	0.92 256	0.67 290	0.94 300	0.67 293	0.67 284	0.67 294	0.67 288	0.95 297	0.67 293	0.95 303	0.67 292	0.96 297	0.68 296	0.67 289	0.67 294	0.96 302	0.67 292	0.95 300	0.67 291

CroCo-Stereo	0.80 279	2.51 337	0.41 197	1.27 334	0.41 240	1.27 333	0.41 242	1.27 308	0.41 239	1.27 295	0.41 243	1.27 331	0.41 239	0.41 228	0.41 242	0.41 236	1.28 332	0.41 240	1.27 330	0.41 241	1.27 332	0.41 241	0.42 243	0.41 241	1.27 334	0.41 241	1.27 333	0.41 241
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	0.80 279	0.80 249	0.80 279	0.80 291	0.80 305	0.80 285	0.80 309	0.80 260	0.80 303	0.80 247	0.80 307	0.80 290	0.80 305	0.80 299	0.80 308	0.80 304	0.80 286	0.80 309	0.80 290	0.80 308	0.80 281	0.80 307	0.80 308	0.80 308	0.80 287	0.80 309	0.80 284	0.80 307

CSAN	0.80 279	0.80 249	0.80 279	0.80 291	0.80 305	0.80 285	0.80 309	0.80 260	0.80 303	0.80 247	0.80 307	0.80 290	0.80 305	0.80 299	0.80 308	0.80 304	0.80 286	0.80 309	0.80 290	0.80 308	0.80 281	0.80 307	0.80 308	0.80 308	0.80 287	0.80 309	0.80 284	0.80 307

WQFJX1	0.81 285	1.27 294	0.74 269	0.98 307	0.67 293	0.98 304	0.67 296	0.97 275	0.67 292	0.94 261	0.67 290	0.95 303	0.66 287	0.66 279	0.66 290	0.67 288	0.99 302	0.67 293	0.98 304	0.68 296	0.99 299	0.66 288	0.66 283	0.66 290	0.99 304	0.66 288	1.00 304	0.66 286

WQFJX	0.81 285	1.27 294	0.74 269	0.99 309	0.66 288	0.99 306	0.66 292	0.99 281	0.66 287	0.95 266	0.66 286	0.95 303	0.67 293	0.67 284	0.66 290	0.66 283	0.99 302	0.66 290	1.00 308	0.66 287	0.99 299	0.67 294	0.68 294	0.67 294	0.99 304	0.67 292	0.99 302	0.67 291

NLMM1	0.81 285	1.26 292	0.74 269	1.00 311	0.66 288	0.99 306	0.67 296	0.98 278	0.66 287	0.94 261	0.67 290	0.94 300	0.66 287	0.66 279	0.66 290	0.66 283	1.00 306	0.67 293	1.00 308	0.66 287	0.99 299	0.71 302	0.73 305	0.67 294	0.99 304	0.67 292	1.00 304	0.66 286

NLSM3	0.81 285	1.27 294	0.75 273	0.99 309	0.66 288	0.99 306	0.66 292	0.98 278	0.67 292	0.95 266	0.66 286	0.95 303	0.66 287	0.67 284	0.67 294	0.66 283	0.99 302	0.66 290	0.99 307	0.66 287	0.99 299	0.67 294	0.66 283	0.66 290	0.99 304	0.67 292	1.00 304	0.67 291

gcap-zeroshot	0.81 285	1.03 268	0.84 283	0.93 300	0.85 309	0.84 290	0.62 286	1.21 304	0.53 271	0.79 245	0.84 310	0.77 286	0.70 299	0.84 304	0.67 294	0.74 301	1.18 326	0.52 274	0.91 297	0.79 305	0.84 286	0.61 282	0.83 310	0.69 301	0.93 300	0.82 311	0.85 292	0.66 286

WQFJA1	0.82 290	1.52 305	0.76 275	1.01 316	0.66 288	0.98 304	0.66 292	0.98 278	0.66 287	0.95 266	0.68 294	0.95 303	0.66 287	0.68 289	0.66 290	0.66 283	1.00 306	0.67 293	1.00 308	0.67 292	0.99 299	0.68 296	0.67 289	0.68 299	0.99 304	0.67 292	1.00 304	0.67 291

AIO-Stereo	0.82 290	1.06 270	0.73 267	0.97 305	0.74 301	1.06 317	0.60 284	1.04 290	0.90 311	1.00 269	1.01 322	0.78 287	0.85 311	0.74 297	0.62 284	0.67 288	1.12 316	0.55 276	0.70 277	0.65 285	0.93 294	0.66 288	0.67 289	0.67 294	0.82 290	0.74 305	0.92 294	0.83 309

G-Net	0.82 290	1.77 313	0.78 277	0.78 288	0.78 303	0.78 284	0.78 307	0.78 259	0.79 302	0.79 245	0.78 305	0.78 287	0.78 304	0.78 298	0.78 306	0.78 302	0.79 284	0.79 307	0.79 289	0.79 305	0.79 280	0.79 306	0.79 307	0.79 307	0.79 285	0.79 308	0.79 283	0.79 306

ktn	0.84 293	1.15 275	0.54 237	1.16 328	1.26 343	0.51 255	0.53 273	0.51 220	0.66 287	4.54 386	0.51 270	0.52 253	0.52 274	0.66 279	0.51 272	0.51 268	1.37 337	1.17 336	0.49 247	0.51 272	1.23 328	0.51 274	0.67 289	0.51 269	0.51 250	0.68 297	0.51 250	0.51 268

KSHMR	0.85 294	0.72 240	0.51 233	0.49 250	0.49 266	0.51 255	1.07 330	0.50 217	0.48 262	6.04 398	0.52 271	0.66 268	0.98 319	0.49 255	0.77 305	0.49 263	1.17 323	0.51 273	0.49 247	1.06 328	0.51 246	0.49 266	0.49 262	0.51 269	1.04 316	0.49 268	0.81 288	0.72 303

CroCo-Stereo Lap2	0.85 294	2.86 348	0.43 204	1.33 336	0.43 248	1.31 334	0.42 247	1.32 309	0.42 244	1.31 297	0.44 250	1.32 333	0.44 248	0.43 235	0.44 250	0.43 243	1.35 333	0.43 248	1.32 334	0.43 248	1.31 334	0.43 247	0.43 246	0.42 247	1.31 336	0.42 246	1.31 334	0.43 247

MLG-Stereo	0.87 296	1.33 300	0.93 287	0.62 273	1.00 315	1.16 323	0.55 274	0.86 265	0.83 308	1.19 288	0.40 241	1.30 332	0.81 307	0.65 276	0.45 252	1.01 324	1.17 323	0.46 251	1.29 333	0.58 278	1.05 311	0.90 314	0.73 305	0.87 313	0.60 269	1.01 323	1.13 321	0.51 268

DGTPSM_ROB	0.92 297	0.93 260	0.91 285	0.93 300	0.91 310	0.92 296	0.93 315	0.92 269	0.92 312	0.92 256	0.91 312	0.91 296	0.93 316	0.91 305	0.92 316	0.92 316	0.92 295	0.92 314	0.92 298	0.90 314	0.91 290	0.92 315	0.93 314	0.94 318	0.92 298	0.91 313	0.92 294	0.97 317

pmcnn	0.92 297	0.92 257	0.92 286	0.92 297	0.92 311	0.92 296	0.92 313	0.92 269	0.92 312	0.92 256	0.92 314	0.92 299	0.92 315	0.92 307	0.92 316	0.92 316	0.92 295	0.92 314	0.92 298	0.92 318	0.92 292	0.92 315	0.92 313	0.92 317	0.92 298	0.92 314	0.92 294	0.92 315

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 299	0.77 248	0.82 281	1.16 328	0.75 302	0.99 306	0.92 313	0.91 267	0.99 318	0.94 261	0.91 312	1.15 320	0.88 312	0.92 307	1.00 319	0.67 288	0.98 300	1.00 319	0.75 286	0.91 315	1.18 321	0.87 311	0.89 312	0.90 314	1.08 321	1.07 328	0.74 281	0.89 311

HSM-Net_RVC	0.93 299	1.09 273	0.79 278	1.10 321	0.78 303	1.09 319	0.79 308	1.16 298	0.80 303	1.14 280	0.79 306	1.17 323	0.77 303	0.73 296	0.83 310	0.78 302	1.19 327	0.79 307	1.18 325	0.72 302	1.19 323	0.80 307	0.72 304	0.80 308	1.18 329	0.74 305	1.14 322	0.73 305
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 299	8.54 389	0.41 197	0.56 261	0.37 227	0.56 262	0.37 230	0.50 217	0.40 235	0.56 221	5.24 402	0.56 258	0.34 215	0.40 227	0.41 242	0.34 214	0.53 253	0.40 237	0.56 264	0.38 231	0.52 249	0.40 239	0.40 238	0.41 241	0.56 261	0.40 240	0.56 259	0.40 239

DPSimNet_ROB	0.93 299	1.04 269	0.83 282	1.05 319	0.82 307	1.04 315	0.83 312	1.03 287	0.89 310	1.03 275	0.84 310	1.03 314	0.84 309	0.83 303	0.84 311	0.83 306	1.14 318	0.84 311	1.12 321	0.84 312	1.04 310	0.88 313	0.83 310	0.84 312	1.07 320	0.83 312	1.15 323	0.88 310

DPSM_ROB	0.93 299	0.92 257	0.94 288	0.96 303	1.02 321	0.92 296	0.98 316	0.95 273	0.92 312	0.92 256	0.92 314	0.91 296	0.97 317	0.92 307	0.91 314	0.91 313	0.96 298	0.94 316	0.93 301	0.91 315	0.93 294	0.92 315	0.93 314	0.91 315	0.91 296	0.99 316	0.92 294	0.91 313

DPSM	0.93 299	0.92 257	0.94 288	0.96 303	1.02 321	0.92 296	0.98 316	0.95 273	0.92 312	0.92 256	0.92 314	0.91 296	0.97 317	0.92 307	0.91 314	0.91 313	0.96 298	0.94 316	0.93 301	0.91 315	0.93 294	0.92 315	0.93 314	0.91 315	0.91 296	0.99 316	0.92 294	0.91 313

LGCAT	1.00 305	1.00 262	1.00 290	1.00 311	1.00 315	1.00 310	1.00 321	1.00 282	1.00 319	1.00 269	1.00 318	1.00 308	1.00 321	1.00 314	1.00 319	1.00 320	1.00 306	1.00 319	1.00 308	1.00 320	1.00 305	1.00 320	1.00 319	1.00 321	1.00 309	1.00 319	1.00 304	1.00 319

GANet	1.00 305	1.00 262	1.00 290	1.00 311	1.00 315	1.00 310	1.00 321	1.00 282	1.00 319	1.00 269	1.00 318	1.00 308	1.00 321	1.00 314	1.00 319	1.00 320	1.00 306	1.00 319	1.00 308	1.00 320	1.00 305	1.00 320	1.00 319	1.00 321	1.00 309	1.00 319	1.00 304	1.00 319

TDLM	1.00 305	1.00 262	1.00 290	1.00 311	1.00 315	1.00 310	1.00 321	1.00 282	1.00 319	1.00 269	1.00 318	1.00 308	1.00 321	1.00 314	1.00 319	1.00 320	1.00 306	1.00 319	1.00 308	1.00 320	1.00 305	1.00 320	1.00 319	1.00 321	1.00 309	1.00 319	1.00 304	1.00 319

CVANet_RVC	1.00 305	1.00 262	1.00 290	1.00 311	1.00 315	1.00 310	1.00 321	1.00 282	1.00 319	1.00 269	1.00 318	1.00 308	1.00 321	1.00 314	1.00 319	1.00 320	1.00 306	1.00 319	1.00 308	1.00 320	1.00 305	1.00 320	1.00 319	1.00 321	1.00 309	1.00 319	1.00 304	1.00 319

ccs_rob	1.00 305	10.06 397	0.31 177	0.44 228	0.31 209	0.43 230	0.31 212	0.43 196	0.32 205	0.45 200	0.32 211	1.20 327	0.31 205	7.02 402	0.31 208	0.31 205	0.44 228	0.31 206	0.44 229	0.32 211	0.44 223	0.31 208	0.32 206	0.32 209	0.44 227	0.32 211	0.43 224	0.31 210

trnet	1.01 310	1.01 266	1.01 294	1.01 316	1.01 320	1.01 314	1.01 325	1.01 286	1.01 323	1.01 274	1.01 322	1.01 313	1.01 326	1.01 318	1.01 324	1.01 324	1.01 312	1.01 324	1.01 315	1.01 324	1.01 309	1.01 324	1.01 323	1.01 325	1.01 314	1.01 323	1.01 313	1.01 323

CFNet_pseudo	1.01 310	9.78 395	0.29 168	0.38 196	0.28 183	0.38 199	0.28 185	0.38 178	0.28 185	0.39 174	0.28 186	0.39 203	0.28 183	9.50 403	0.29 198	0.28 182	0.38 194	0.28 182	0.38 194	0.28 184	0.38 188	0.28 185	0.28 181	0.28 185	0.38 192	0.28 182	0.38 191	0.28 184

pcwnet_v2	1.01 310	9.73 394	0.28 163	0.38 196	0.28 183	0.38 199	0.28 185	0.38 178	0.28 185	0.38 169	0.28 186	0.39 203	0.28 183	9.61 404	0.28 187	0.28 182	0.38 194	0.28 182	0.38 194	0.28 184	0.38 188	0.28 185	0.29 192	0.28 185	0.38 192	0.28 182	0.38 191	0.28 184

FlowAnything	1.02 313	2.51 337	0.58 247	1.60 343	0.56 276	1.61 343	0.56 278	1.60 318	0.55 273	1.61 311	0.56 275	1.61 340	0.55 276	0.55 261	0.55 275	0.55 271	1.61 343	0.56 279	1.61 341	0.56 276	1.62 341	0.55 275	0.56 273	0.56 276	1.62 344	0.56 277	1.62 342	0.56 273

WAO-8	1.02 313	1.50 304	1.49 329	0.40 211	0.40 238	1.56 342	0.98 316	1.55 317	0.58 279	4.18 382	0.40 241	0.79 289	0.48 261	0.91 305	0.39 238	0.99 319	0.71 277	0.70 302	0.51 254	0.77 304	1.07 313	0.82 310	0.69 297	0.96 320	1.01 314	1.30 345	1.10 319	1.38 349

UCFNet_RVC	1.03 315	10.10 398	0.28 163	0.38 196	0.28 183	0.39 208	0.28 185	0.38 178	0.28 185	0.39 174	0.28 186	0.39 203	0.29 195	9.62 405	0.28 187	0.28 182	0.38 194	0.28 182	0.38 194	0.28 184	0.39 199	0.28 185	0.29 192	0.28 185	0.39 203	0.28 182	0.38 191	0.29 199

GLC_STEREO	1.05 316	1.01 266	1.02 295	1.02 318	1.02 321	1.05 316	1.06 327	1.05 291	1.05 325	1.04 277	1.05 325	1.05 315	1.04 327	1.06 322	1.05 326	1.06 328	1.06 313	1.05 327	1.06 316	1.05 327	1.06 312	1.06 327	1.04 325	1.05 327	1.04 316	1.05 326	1.06 315	1.06 325

FC-DCNN	1.10 317	0.81 252	0.77 276	0.63 275	0.42 245	0.86 292	0.64 289	0.91 267	0.96 316	1.11 278	0.80 307	1.07 316	0.81 307	0.67 284	1.75 360	1.30 344	1.41 339	0.85 312	1.28 332	0.71 300	2.12 354	1.32 344	0.52 268	0.81 311	1.64 345	1.40 352	2.39 360	1.75 363

RP	1.14 318	1.16 277	1.15 310	1.17 330	1.10 330	1.16 323	1.15 333	1.10 293	1.16 335	1.15 281	1.08 327	1.16 321	1.15 334	1.15 330	1.14 334	1.16 334	1.16 321	1.10 329	1.10 318	1.10 331	1.16 317	1.11 331	1.10 329	1.19 340	1.14 325	1.19 340	1.07 316	1.10 328

Abc-Net	1.14 318	1.16 277	1.18 314	1.10 321	1.10 330	1.16 323	1.18 337	1.16 298	1.13 332	1.11 278	1.16 333	1.16 321	1.12 332	1.10 323	1.17 337	1.16 334	1.16 321	1.10 329	1.16 322	1.14 335	1.17 319	1.16 334	1.11 331	1.09 332	1.10 322	1.10 331	1.16 324	1.17 334
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	1.15 320	1.90 316	1.10 304	1.37 338	0.94 314	1.36 335	0.98 316	1.48 315	0.98 317	1.37 302	0.98 317	1.37 337	0.98 319	0.95 311	0.94 318	0.95 318	1.37 337	0.95 318	1.38 336	0.95 319	1.38 338	0.95 319	0.95 317	0.95 319	1.37 339	0.95 315	1.37 338	0.95 316

TorneroNet	1.15 320	1.10 274	0.51 233	0.69 278	0.51 272	1.10 320	0.50 270	0.51 220	0.51 270	13.92 405	1.17 337	0.49 246	0.51 273	0.54 260	0.48 264	0.49 263	0.49 244	0.65 288	0.70 277	0.49 268	0.51 246	0.49 266	0.67 289	1.36 348	0.51 250	0.50 271	0.52 253	1.23 341

RGC	1.15 320	1.16 277	1.17 313	1.15 326	1.11 332	1.21 329	1.21 344	1.10 293	1.15 333	1.16 284	1.11 330	1.17 323	1.09 329	1.14 329	1.11 331	1.16 334	1.19 327	1.11 332	1.10 318	1.15 337	1.11 314	1.19 337	1.16 334	1.12 335	1.17 327	1.10 331	1.16 324	1.17 334

NCC-stereo	1.15 320	1.17 281	1.12 309	1.10 321	1.15 333	1.14 321	1.15 333	1.15 296	1.12 331	1.17 287	1.17 337	1.11 318	1.17 338	1.11 325	1.10 329	1.16 334	1.12 316	1.11 332	1.16 322	1.13 334	1.23 328	1.16 334	1.19 338	1.11 333	1.18 329	1.17 337	1.17 327	1.13 332

edge stereo	1.15 320	1.18 282	1.11 307	1.12 324	1.17 337	1.17 328	1.17 335	1.16 298	1.18 339	1.16 284	1.17 337	1.17 323	1.13 333	1.11 325	1.11 331	1.12 331	1.17 323	1.17 336	1.11 320	1.17 338	1.17 319	1.17 336	1.18 336	1.14 336	1.11 323	1.18 338	1.12 320	1.11 329

Nwc_Net	1.15 320	1.15 275	1.15 310	1.09 320	1.19 339	1.16 323	1.17 335	1.15 296	1.16 335	1.16 284	1.16 333	1.08 317	1.16 335	1.11 325	1.15 336	1.18 338	1.11 315	1.10 329	1.16 322	1.17 338	1.16 317	1.13 333	1.18 336	1.20 341	1.11 323	1.15 335	1.16 324	1.20 337

qqai	1.17 326	1.27 294	1.10 304	1.26 333	1.09 329	1.23 330	1.11 331	1.26 307	1.11 330	1.26 294	1.08 327	1.25 330	1.11 331	1.11 325	1.10 329	1.09 329	1.27 331	1.11 332	1.27 330	1.11 332	1.27 332	1.10 330	1.10 329	1.11 333	1.27 334	1.10 331	1.24 331	1.11 329

stereogan	1.17 326	1.19 284	1.15 310	1.15 326	1.15 333	1.15 322	1.19 338	1.19 302	1.15 333	1.15 281	1.16 333	1.19 326	1.19 339	1.19 332	1.19 338	1.19 339	1.15 319	1.19 339	1.19 326	1.19 341	1.15 316	1.19 337	1.15 333	1.15 337	1.16 326	1.15 335	1.19 328	1.20 337

TestStereo_HL3	1.20 328	0.41 177	10.53 402	0.44 228	0.28 183	0.41 215	0.28 185	13.40 403	0.30 197	0.41 183	0.28 186	0.40 211	0.28 183	0.28 183	0.28 187	0.28 182	0.42 220	0.28 182	0.41 214	0.28 184	0.41 207	0.28 185	0.28 181	0.28 185	0.41 211	0.28 182	0.41 210	0.28 184

TestStereo-Hl	1.20 328	0.41 177	10.60 403	0.44 228	0.28 183	0.41 215	0.28 185	13.37 402	0.30 197	0.41 183	0.28 186	0.40 211	0.28 183	0.28 183	0.28 187	0.28 182	0.42 220	0.28 182	0.41 214	0.28 184	0.41 207	0.28 185	0.28 181	0.28 185	0.41 211	0.28 182	0.41 210	0.28 184

TestStereo_HL2	1.22 330	0.41 177	10.61 404	0.44 228	0.28 183	0.41 215	0.28 185	13.91 405	0.30 197	0.41 183	0.29 196	0.40 211	0.28 183	0.29 188	0.28 187	0.28 182	0.42 220	0.28 182	0.41 214	0.28 184	0.41 207	0.28 185	0.28 181	0.28 185	0.41 211	0.28 182	0.41 210	0.28 184

MCSU-Stereo	1.22 330	8.85 391	7.17 397	0.42 222	0.29 197	0.41 215	0.29 202	8.80 400	0.30 197	0.42 194	0.29 196	0.40 211	0.29 195	0.30 194	0.29 198	0.29 195	0.41 215	0.29 195	0.41 214	0.29 197	0.41 207	0.29 201	0.29 192	0.29 199	0.41 211	0.29 201	0.41 210	0.30 206

MM-Stereo_test3	1.22 330	1.60 308	1.19 317	1.48 341	1.02 321	1.48 340	0.99 320	1.54 316	1.03 324	1.41 304	1.03 324	1.44 339	1.00 321	1.04 320	1.04 325	1.02 326	1.42 340	1.04 325	1.48 339	1.01 324	1.48 339	1.03 325	1.06 327	1.04 326	1.53 342	1.04 325	1.49 339	1.04 324

FAT-Stereo	1.22 330	1.23 285	1.19 317	1.21 332	1.24 342	1.24 332	1.19 338	1.25 306	1.24 342	1.25 293	1.19 340	1.20 327	1.24 343	1.20 333	1.21 340	1.25 343	1.22 329	1.21 341	1.25 329	1.23 344	1.22 326	1.19 337	1.19 338	1.24 344	1.25 332	1.20 341	1.19 328	1.25 343

S-Stereo	1.22 330	1.18 282	1.19 317	1.20 331	1.23 341	1.23 330	1.19 338	1.19 302	1.18 339	1.27 295	1.20 341	1.20 327	1.20 340	1.23 335	1.22 342	1.23 342	1.23 330	1.23 343	1.20 327	1.25 345	1.20 324	1.22 343	1.25 342	1.24 344	1.20 331	1.22 344	1.26 332	1.24 342

testmc14	1.23 335	8.86 393	7.15 396	0.43 225	0.30 205	0.41 215	0.29 202	9.05 401	0.34 212	0.42 194	0.30 204	0.41 216	0.29 195	0.32 198	0.30 204	0.29 195	0.42 220	0.30 202	0.42 223	0.30 205	0.41 207	0.30 205	0.30 202	0.29 199	0.41 211	0.29 201	0.41 210	0.29 199

GGDA	1.23 335	0.41 177	11.21 405	0.45 233	0.28 183	0.42 224	0.28 185	13.66 404	0.30 197	0.41 183	0.29 196	0.40 211	0.29 195	0.28 183	0.29 198	0.29 195	0.43 226	0.28 182	0.41 214	0.28 184	0.41 207	0.28 185	0.29 192	0.28 185	0.41 211	0.28 182	0.41 210	0.28 184

SPS-STEREO	1.25 337	1.47 303	1.06 302	1.54 342	1.08 327	1.52 341	1.20 343	1.44 313	1.06 327	1.49 309	1.10 329	1.41 338	1.10 330	0.98 312	1.08 328	1.12 331	1.47 341	1.04 325	1.53 340	1.14 335	1.52 340	1.07 328	1.02 324	1.05 327	1.48 341	1.07 328	1.55 340	1.11 329
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 338	1.37 301	1.35 321	1.38 339	1.40 346	1.39 338	1.77 361	1.36 310	1.74 360	1.36 301	1.36 346	1.36 336	1.36 346	1.36 337	1.35 344	1.41 351	1.36 335	1.36 349	1.36 335	1.35 348	1.36 336	1.35 347	1.36 345	1.35 347	1.36 338	1.35 348	1.36 337	1.35 345

HBP-ISP	1.47 339	1.07 272	1.03 298	1.30 335	1.08 327	1.36 335	1.06 327	1.44 313	1.25 344	1.97 326	1.51 351	1.65 342	1.58 352	0.98 312	1.58 352	1.68 358	1.98 349	1.32 344	2.02 349	1.28 346	2.95 367	1.89 368	0.97 318	1.06 329	1.26 333	0.99 316	1.94 345	1.43 352

PS-NSSS	1.48 340	4.46 365	1.35 321	1.35 337	1.35 345	1.41 339	1.34 346	1.36 310	1.35 347	1.40 303	1.35 345	1.33 334	1.35 345	1.37 338	1.40 347	1.35 345	1.35 333	1.35 347	1.39 337	1.44 353	1.35 335	1.34 346	1.35 344	1.38 351	1.35 337	1.33 347	1.34 335	1.38 349

CC-Net-ROB	1.51 341	4.40 364	1.69 338	1.39 340	1.40 346	1.37 337	1.40 351	1.36 310	1.39 348	1.41 304	1.36 346	1.35 335	1.38 348	1.39 340	1.39 345	1.36 346	1.36 335	1.35 347	1.39 337	1.39 349	1.37 337	1.36 348	1.41 349	1.48 353	1.39 340	1.42 353	1.35 336	1.35 345

GANetREF_RVC	1.52 342	2.01 321	1.21 320	1.98 349	1.21 340	1.98 348	1.21 344	1.98 334	1.21 341	1.99 328	1.21 342	1.98 349	1.21 342	1.02 319	1.21 340	1.21 341	1.99 350	1.21 341	1.99 348	1.21 342	1.99 348	1.21 340	1.21 340	1.21 342	1.99 350	1.21 342	1.99 348	1.21 339
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	1.60 343	2.69 344	1.46 326	1.99 350	1.31 344	1.99 350	1.36 347	1.99 335	1.31 345	1.84 315	1.32 344	1.89 343	1.31 344	1.32 336	1.30 343	1.36 346	1.94 345	1.33 346	1.93 344	1.30 347	1.92 345	1.33 345	1.31 343	1.31 346	1.94 347	1.31 346	1.93 344	1.31 344

R-Stereo Train	1.62 344	2.01 321	1.41 324	1.97 346	1.40 346	1.96 346	1.39 348	1.93 328	1.39 348	1.92 320	1.38 348	1.94 346	1.39 349	1.40 341	1.45 348	1.38 348	1.96 347	1.37 350	1.97 345	1.39 349	1.98 346	1.41 350	1.40 347	1.37 349	1.97 348	1.38 349	1.96 346	1.37 347

RAFT-Stereo	1.62 344	2.01 321	1.41 324	1.97 346	1.40 346	1.96 346	1.39 348	1.93 328	1.39 348	1.92 320	1.38 348	1.94 346	1.39 349	1.40 341	1.45 348	1.38 348	1.96 347	1.37 350	1.97 345	1.39 349	1.98 346	1.41 350	1.40 347	1.37 349	1.97 348	1.38 349	1.96 346	1.37 347
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 344	1.60 308	1.59 331	1.61 344	1.69 355	1.66 344	1.61 353	1.70 321	1.65 357	1.62 312	1.60 354	1.61 340	1.60 353	1.60 344	1.59 353	1.62 356	1.60 342	1.63 357	1.62 342	1.68 360	1.70 342	1.60 353	1.64 356	1.60 355	1.61 343	1.60 355	1.60 341	1.59 355

MonStereo	1.66 347	2.63 343	1.46 326	1.99 350	1.41 350	2.03 351	1.39 348	2.04 338	1.43 351	1.94 323	1.40 350	1.92 345	1.37 347	1.38 339	1.39 345	1.39 350	1.99 350	1.38 352	2.04 350	1.41 352	2.02 350	1.37 349	1.39 346	1.38 351	1.99 350	1.38 349	2.01 350	1.39 351

MoCha-V2	1.75 348	27.02 413	0.72 264	0.92 297	0.69 295	0.89 294	0.69 299	0.92 269	0.71 298	0.87 253	0.69 297	0.88 295	0.68 296	0.70 293	0.68 298	0.69 294	0.90 294	0.69 299	0.92 298	0.69 297	0.92 292	0.71 302	0.70 300	0.67 294	0.88 294	0.71 302	0.92 294	0.68 296

MFMNet_re	1.77 349	1.89 314	1.72 340	1.88 345	1.69 355	1.89 345	1.67 357	1.91 327	1.70 358	1.87 316	1.67 358	1.89 343	1.68 358	1.67 348	1.67 358	1.70 359	1.88 344	1.68 359	1.88 343	1.67 358	1.89 343	1.68 359	1.70 358	1.71 360	1.87 346	1.68 363	1.87 343	1.68 360

derf	1.84 350	1.93 318	1.73 341	1.97 346	1.77 358	1.98 348	1.76 360	1.94 330	1.73 359	1.97 326	1.78 360	1.97 348	1.76 359	1.76 351	1.71 359	1.79 360	1.94 345	1.77 360	1.98 347	1.75 362	1.89 343	1.71 360	1.77 361	1.77 362	2.01 352	1.74 364	2.00 349	1.71 361

MM-Stereo_test1	1.85 351	3.50 353	1.61 332	2.12 352	1.47 351	2.14 352	1.47 352	2.33 347	1.53 352	2.12 333	1.54 352	2.19 351	1.53 351	1.54 343	1.53 350	1.53 352	2.20 352	1.54 353	2.24 351	1.57 354	2.21 356	1.49 352	1.59 351	1.49 354	2.15 356	1.52 354	2.15 352	1.54 354

plain	1.96 352	3.33 350	1.04 299	3.24 370	1.04 325	3.24 370	1.04 326	3.26 360	1.05 325	3.26 366	1.13 331	3.27 370	1.06 328	1.05 321	1.05 326	1.05 327	3.28 368	1.05 327	3.29 368	1.06 328	3.30 369	1.05 326	1.05 326	1.06 329	3.30 370	1.06 327	3.30 370	1.06 325

UDGNet	1.97 353	2.43 335	1.67 336	2.46 360	1.70 357	2.44 359	1.69 358	2.34 348	1.63 356	2.35 349	1.67 358	2.37 360	1.67 357	1.68 349	1.64 357	1.67 357	2.44 359	1.64 358	2.43 359	1.67 358	2.43 362	1.66 357	1.67 357	1.63 359	2.43 361	1.66 361	2.42 361	1.66 359

LG-G_1	1.99 354	2.56 340	1.63 334	2.54 363	1.62 353	2.55 364	1.61 353	2.51 351	1.61 353	2.50 353	1.62 356	2.50 362	1.61 354	1.61 345	1.61 354	1.61 353	2.55 363	1.61 354	2.55 364	1.61 355	2.55 364	1.61 354	1.61 352	1.61 356	2.55 364	1.61 356	2.54 363	1.61 356

LG-G	1.99 354	2.56 340	1.63 334	2.54 363	1.62 353	2.55 364	1.61 353	2.51 351	1.61 353	2.50 353	1.62 356	2.50 362	1.61 354	1.61 345	1.61 354	1.61 353	2.55 363	1.61 354	2.55 364	1.61 355	2.55 364	1.61 354	1.61 352	1.61 356	2.55 364	1.61 356	2.54 363	1.61 356

LGtest1	1.99 354	2.55 339	1.62 333	2.54 363	1.61 352	2.54 361	1.61 353	2.51 351	1.61 353	2.49 352	1.61 355	2.49 361	1.61 354	1.61 345	1.61 354	1.61 353	2.55 363	1.62 356	2.54 363	1.61 355	2.54 363	1.61 354	1.61 352	1.61 356	2.54 363	1.61 356	2.54 363	1.61 356

FBW_ROB	2.04 357	2.50 336	1.75 342	2.45 359	1.78 359	2.40 357	1.74 359	2.47 350	1.77 361	2.37 350	1.81 361	2.30 354	1.80 360	1.78 352	1.88 369	1.80 361	2.41 358	1.77 360	2.43 359	1.83 363	2.39 360	1.81 365	1.76 360	1.75 361	2.56 366	1.75 365	2.30 357	1.74 362

TRStereo	2.05 358	2.13 324	1.85 345	2.27 353	1.84 361	2.28 353	1.84 364	2.29 343	1.87 365	2.29 343	1.86 364	2.30 354	1.87 365	2.30 370	1.87 366	2.08 369	2.29 354	1.87 365	2.30 353	1.87 366	2.08 351	1.72 361	1.86 366	2.30 375	2.13 353	1.84 367	2.29 354	1.87 367

XX-Stereo	2.05 358	2.13 324	1.85 345	2.27 353	1.84 361	2.28 353	1.84 364	2.29 343	1.87 365	2.29 343	1.86 364	2.30 354	1.87 365	2.30 370	1.87 366	2.08 369	2.29 354	1.87 365	2.30 353	1.87 366	2.08 351	1.72 361	1.86 366	2.30 375	2.13 353	1.84 367	2.29 354	1.87 367

EAI-Stereo	2.05 358	2.13 324	1.85 345	2.27 353	1.84 361	2.28 353	1.84 364	2.29 343	1.87 365	2.29 343	1.86 364	2.30 354	1.87 365	2.30 370	1.87 366	2.08 369	2.29 354	1.87 365	2.30 353	1.87 366	2.08 351	1.72 361	1.86 366	2.30 375	2.13 353	1.84 367	2.29 354	1.87 367

AF-Net	2.06 361	25.73 412	1.18 314	1.12 324	1.16 336	1.16 323	1.19 338	1.10 293	1.17 338	1.15 281	1.14 332	1.11 318	1.16 335	1.16 331	1.14 334	1.11 330	1.15 319	1.13 335	1.21 328	1.17 338	1.11 314	1.21 340	1.17 335	1.17 338	1.17 327	1.11 334	1.20 330	1.13 332

UniTT-Stereo	2.12 362	3.66 355	1.10 304	3.48 373	1.15 333	3.57 374	1.11 331	3.44 363	1.16 335	3.52 368	1.16 333	3.50 371	1.16 335	1.10 323	1.13 333	1.15 333	3.61 370	1.17 336	3.64 369	1.12 333	3.58 372	1.12 332	1.12 332	1.17 338	3.53 373	1.18 338	3.52 373	1.18 336

HUF	2.22 363	2.33 331	2.24 360	2.35 357	2.07 368	2.45 360	2.11 372	2.42 349	2.13 372	2.19 336	2.15 371	2.10 350	2.09 370	2.27 368	2.04 371	2.08 369	2.44 359	2.12 372	2.38 358	2.18 373	2.29 358	2.22 372	2.12 373	2.12 370	2.52 362	2.10 373	2.22 353	2.15 374

AIO_test	2.22 363	2.36 334	2.10 356	2.47 361	2.15 369	2.54 361	2.06 371	2.27 341	2.09 371	2.29 343	2.13 370	2.30 354	2.09 370	2.25 366	2.15 373	1.95 367	2.52 362	2.08 370	2.32 356	2.21 375	2.20 355	2.26 374	2.05 372	2.06 368	2.40 360	2.16 375	2.52 362	2.05 373

RAStereo	2.24 365	3.70 356	1.18 314	3.73 377	1.18 338	3.69 376	1.19 338	3.73 366	1.24 342	3.72 371	1.21 342	3.76 375	1.20 340	1.20 333	1.20 339	1.20 340	3.74 375	1.20 340	3.75 375	1.21 342	3.77 376	1.21 340	1.21 340	1.21 342	3.82 377	1.21 342	3.82 377	1.21 339

AIO_rvc	2.25 366	2.35 333	2.10 356	2.47 361	2.17 370	2.54 361	2.15 373	2.32 346	2.21 373	2.29 343	2.28 373	2.33 359	2.09 370	2.26 367	2.14 372	2.08 369	2.49 361	2.09 371	2.53 362	2.14 372	2.34 359	2.23 373	2.14 374	2.18 371	2.19 357	2.15 374	2.35 359	2.22 375

NCCL2	2.27 367	2.27 330	2.28 363	2.27 353	2.28 374	2.28 353	2.28 375	2.27 341	2.28 375	2.28 340	2.28 373	2.29 353	2.28 374	2.28 369	2.29 375	2.28 376	2.28 353	2.28 376	2.27 352	2.28 377	2.28 357	2.28 376	2.28 376	2.28 373	2.28 358	2.28 377	2.11 351	2.28 378

STTStereo	2.30 368	2.34 332	2.26 362	2.37 358	2.23 371	2.40 357	2.35 376	2.20 339	2.33 376	2.28 340	2.31 375	2.19 351	2.37 375	2.20 363	2.31 376	2.23 375	2.38 357	2.25 375	2.33 357	2.27 376	2.39 360	2.27 375	2.31 377	2.29 374	2.37 359	2.32 378	2.34 358	2.26 377

DNSM	2.31 369	4.05 359	3.13 370	2.62 366	1.85 364	2.62 366	1.85 367	3.98 367	1.85 363	2.55 355	1.85 363	2.55 365	1.85 364	1.85 356	1.85 363	1.85 364	2.62 366	1.85 364	2.62 366	1.85 364	2.62 366	1.85 367	1.85 365	1.85 364	2.63 367	1.85 370	2.63 366	1.85 366

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 370	2.85 346	1.90 352	2.90 367	2.77 377	2.88 367	2.85 379	2.51 351	2.85 379	2.88 361	1.99 369	2.50 362	2.76 378	2.20 363	1.57 351	2.64 378	2.89 367	2.63 378	5.69 398	1.03 326	2.01 349	2.71 378	2.74 381	2.73 379	2.87 368	1.64 359	1.00 304	1.49 353
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)	2.52 371	3.41 352	1.05 300	3.29 371	1.05 326	3.29 373	1.06 327	3.30 362	1.06 327	3.31 367	1.06 326	4.97 393	2.72 377	2.72 374	2.71 378	2.70 379	6.57 400	2.19 373	5.08 395	1.08 330	3.36 370	1.07 328	1.07 328	1.07 331	3.35 372	1.07 328	3.36 372	1.07 327

sCroCo_RVC	2.76 372	4.00 358	1.82 344	4.00 381	1.83 360	3.98 382	1.82 362	3.99 369	1.81 362	4.14 379	2.76 377	4.13 384	1.82 362	1.83 353	1.83 361	1.82 362	4.01 380	1.82 363	3.98 378	1.86 365	4.00 381	1.82 366	1.83 363	1.84 363	4.02 383	1.81 366	4.00 381	1.83 365

NLSM1	2.82 373	3.85 357	2.57 367	3.19 369	2.46 375	3.28 372	2.38 377	3.29 361	2.42 377	3.20 365	2.64 376	3.14 368	2.62 376	2.46 373	2.44 377	2.51 377	3.31 369	2.53 377	3.17 367	2.47 378	3.27 368	2.33 377	2.65 378	2.61 378	3.22 369	2.55 379	3.31 371	2.39 379

sAnonymous2	2.87 374	4.16 360	1.89 350	4.26 386	1.87 365	4.23 385	1.92 368	4.17 370	1.94 369	4.16 380	1.92 367	4.20 385	1.92 368	1.96 359	1.86 364	1.87 365	4.25 384	1.90 368	4.23 384	1.91 369	4.26 384	1.93 369	1.89 369	1.90 365	4.07 385	1.91 371	5.09 397	1.93 371

CroCo_RVC	2.87 374	4.16 360	1.89 350	4.26 386	1.87 365	4.23 385	1.92 368	4.17 370	1.94 369	4.16 380	1.92 367	4.20 385	1.92 368	1.96 359	1.86 364	1.87 365	4.25 384	1.90 368	4.23 384	1.91 369	4.26 384	1.93 369	1.89 369	1.90 365	4.07 385	1.91 371	5.09 397	1.93 371

Anonymous3	3.36 376	4.93 370	2.20 358	4.92 393	2.23 371	4.90 393	2.23 374	4.89 376	2.24 374	4.95 392	2.21 372	4.91 392	2.21 373	2.18 362	2.22 374	2.22 374	4.86 391	2.20 374	4.90 391	2.20 374	4.96 394	2.21 371	2.21 375	2.21 372	6.30 399	2.21 376	4.90 390	2.23 376

StereoVision	3.44 377	10.12 399	1.68 337	5.44 398	2.26 373	5.87 398	1.97 370	5.17 379	1.31 345	5.80 396	1.56 353	5.62 398	1.84 363	1.97 361	1.91 370	1.84 363	4.98 393	1.32 344	5.60 396	1.71 361	5.35 399	1.73 364	1.97 371	1.96 367	5.40 396	1.65 360	5.08 395	1.76 364

NLCSM	3.61 378	5.05 372	3.36 378	4.13 383	3.31 385	3.91 378	3.26 385	3.98 367	3.24 383	4.08 378	3.06 380	3.95 380	3.25 385	3.25 379	3.10 382	3.17 385	4.20 383	3.08 380	4.16 382	3.24 385	4.26 384	3.46 386	3.14 383	3.19 382	4.02 383	3.24 384	4.21 385	3.17 383

DPSNet	3.67 379	3.61 354	3.62 379	3.64 374	3.61 389	3.64 375	3.65 389	3.64 365	3.67 388	3.67 370	3.65 387	3.68 373	3.69 393	3.69 387	3.69 394	3.68 391	3.70 372	3.70 390	3.69 374	3.69 391	3.71 375	3.69 388	3.67 389	3.69 391	3.68 376	3.67 388	3.68 375	3.67 385

MaDis-Stereo	3.69 380	10.19 400	2.01 355	6.09 399	2.01 367	5.94 399	1.82 362	6.14 384	1.85 363	6.59 399	1.82 362	6.01 399	1.81 361	1.83 353	1.83 361	2.02 368	5.87 397	1.79 362	5.93 399	2.06 371	4.63 390	1.67 358	1.84 364	2.08 369	5.90 397	1.66 361	6.34 400	1.87 367

Sa-1000	3.84 381	7.71 381	6.81 394	4.15 384	2.86 378	3.27 371	3.87 395	5.99 381	4.35 399	2.78 359	3.71 388	3.88 376	3.56 389	3.88 390	3.64 387	2.71 380	3.72 373	3.27 385	3.67 373	3.15 384	3.51 371	3.36 385	2.70 380	3.49 385	3.32 371	3.76 392	2.87 368	3.76 392

MLG-Stereo_test2	3.86 382	4.96 371	3.13 370	4.65 391	3.27 384	5.17 397	3.07 381	5.01 378	3.01 380	4.93 391	3.03 379	4.56 390	3.32 386	3.26 380	3.33 385	3.30 387	5.17 396	3.19 383	4.86 390	2.96 383	5.04 396	3.25 381	2.67 379	3.15 381	4.98 393	3.05 382	4.59 388	3.30 384

MLG-Stereo_test3	3.87 383	4.64 366	3.29 375	5.17 396	3.23 382	4.83 392	3.02 380	4.95 377	3.22 382	4.31 383	3.33 385	5.08 395	3.20 384	3.23 378	2.77 379	3.20 386	4.99 394	3.24 384	4.93 392	2.94 380	4.82 393	3.33 384	3.33 385	3.29 384	5.19 395	3.02 381	5.08 395	2.93 382

MLG-Stereo_test1	3.87 383	4.67 367	3.29 375	5.26 397	3.25 383	5.04 395	3.11 382	4.43 372	3.27 384	5.02 394	3.21 382	4.71 391	3.10 382	3.22 377	3.06 381	2.98 383	5.03 395	3.18 382	4.95 393	2.94 380	4.70 392	3.32 382	3.30 384	3.27 383	5.17 394	3.08 383	5.02 393	2.85 381

SA	3.93 385	7.22 377	4.74 381	4.15 384	3.88 395	3.70 377	4.02 398	6.67 389	3.95 393	3.64 369	3.74 389	3.63 372	3.00 380	3.51 382	3.68 393	3.68 391	3.73 374	3.71 391	3.64 369	3.48 386	3.58 372	2.97 380	3.69 390	3.61 386	3.55 375	3.42 385	3.64 374	3.79 393

TestStereo1	4.11 386	7.79 383	6.72 392	3.93 378	3.81 392	3.96 380	3.58 387	6.96 392	3.74 390	3.90 373	3.76 390	3.89 377	3.57 390	3.70 388	3.66 390	3.34 388	3.80 376	3.62 387	3.66 371	3.68 389	3.91 378	3.70 389	3.65 387	3.67 388	3.88 378	3.53 386	3.89 378	3.68 388

SA-5K	4.11 386	7.79 383	6.72 392	3.93 378	3.81 392	3.96 380	3.58 387	6.96 392	3.74 390	3.90 373	3.76 390	3.89 377	3.57 390	3.70 388	3.66 390	3.34 388	3.80 376	3.62 387	3.66 371	3.68 389	3.91 378	3.70 389	3.65 387	3.67 388	3.88 378	3.53 386	3.89 378	3.68 388

test_4	4.11 386	8.05 386	6.64 390	4.52 389	3.68 390	3.00 368	3.40 386	6.21 387	3.29 385	4.07 377	3.84 393	4.04 382	3.76 395	3.56 385	3.67 392	3.76 394	4.04 381	3.79 393	4.10 379	3.53 387	3.98 380	3.74 392	3.55 386	3.61 386	3.94 382	3.75 391	3.73 376	3.73 391

test-1	4.11 386	7.65 380	4.93 382	3.65 375	3.58 387	4.70 391	3.74 393	4.73 374	4.06 395	3.72 371	4.11 397	3.70 374	3.49 388	3.36 381	3.65 389	4.17 399	3.92 378	4.04 397	4.19 383	3.75 392	4.69 391	4.18 395	3.88 393	3.90 393	4.73 389	3.77 393	3.12 369	3.68 388

TESTraft	4.16 390	8.03 385	6.81 394	3.99 380	3.68 390	3.93 379	3.70 391	6.86 391	3.69 389	3.93 375	3.88 395	3.93 379	3.59 392	3.65 386	3.64 387	3.68 391	3.92 378	3.72 392	3.92 376	3.57 388	3.84 377	3.70 389	3.71 391	3.67 388	3.91 381	3.74 390	3.92 380	3.67 385

raft_robust	4.19 391	7.78 382	6.08 387	3.30 372	3.85 394	4.03 383	3.73 392	6.25 388	3.30 386	4.44 385	3.28 384	4.01 381	3.82 396	4.29 395	3.70 395	4.01 396	4.48 389	3.42 386	4.11 380	3.76 393	4.05 382	3.32 382	3.85 392	3.82 392	4.71 388	3.83 394	4.09 382	3.80 394

RAFT_CTSACE	4.43 392	8.26 388	6.10 388	4.62 390	4.01 397	4.54 390	3.65 389	6.09 383	3.93 392	4.64 388	4.14 398	4.26 387	4.13 398	3.91 391	3.88 396	4.06 398	4.30 386	4.03 396	4.27 386	3.92 394	4.26 384	3.67 387	3.91 394	4.16 396	4.82 390	4.08 398	4.20 384	3.67 385

RAFT+CT+SA	4.43 392	7.34 379	6.71 391	5.01 394	4.38 398	4.40 387	3.85 394	6.15 386	4.30 398	4.89 390	3.26 383	4.49 389	3.01 381	4.53 396	3.36 386	3.65 390	3.64 371	4.39 399	3.94 377	4.28 397	4.44 388	4.30 397	4.24 399	4.52 398	3.90 380	3.85 395	4.89 389	4.00 396

cross-raft	4.43 392	7.31 378	6.46 389	4.47 388	3.95 396	4.46 388	3.95 396	6.70 390	3.97 394	4.41 384	3.82 392	4.38 388	3.94 397	3.95 393	3.95 398	3.95 395	4.45 388	3.95 395	4.46 387	3.95 395	4.46 389	3.95 393	3.95 396	3.94 395	4.40 387	3.95 397	4.45 387	3.95 395

test_5	4.51 395	8.85 391	5.35 386	3.66 376	3.56 386	5.10 396	4.47 400	6.14 384	4.07 396	4.96 393	3.87 394	5.14 397	4.17 400	3.53 383	4.39 399	4.53 400	4.15 382	3.62 387	4.74 389	2.94 380	3.63 374	4.53 399	4.20 398	4.54 399	4.86 391	3.68 389	4.95 391	4.06 397

test_3	4.55 396	10.96 401	7.69 400	4.04 382	3.60 388	4.10 384	3.98 397	7.94 394	4.56 400	3.99 376	4.03 396	4.08 383	3.74 394	3.99 394	3.91 397	4.05 397	4.33 387	3.89 394	4.14 381	4.00 396	4.11 383	4.02 394	4.01 397	3.91 394	3.53 373	3.94 396	4.19 383	4.20 398

FC-DCNN v2	4.74 397	3.16 349	3.16 373	3.16 368	3.16 379	3.16 369	3.16 384	3.16 359	3.16 381	3.16 364	3.16 381	3.16 369	3.16 383	3.16 376	3.16 383	3.16 384	6.72 401	6.72 403	6.72 401	6.72 405	6.72 401	6.72 406	6.72 405	6.72 403	6.72 400	6.72 403	6.72 402	6.72 404

TestStereo	4.92 398	4.80 369	4.98 383	4.82 392	4.97 400	4.91 394	4.78 401	4.80 375	4.88 401	4.78 389	4.80 400	4.99 394	4.81 401	4.83 397	4.87 401	4.97 402	4.93 392	5.01 401	5.03 394	4.90 400	5.02 395	5.02 400	5.06 400	5.04 400	4.93 392	4.89 400	5.01 392	5.09 400

DispFullNet	4.96 399	5.67 373	3.30 377	5.01 394	3.21 381	4.50 389	3.11 382	4.43 372	3.44 387	4.60 387	3.46 386	5.13 396	3.44 387	3.53 383	3.20 384	2.87 382	4.80 390	3.15 381	4.70 388	4.83 399	9.02 406	5.98 403	5.95 404	6.21 402	8.84 405	5.85 402	9.76 407	5.91 402

SGM-Forest	5.07 400	6.74 375	4.17 380	6.46 400	4.68 399	6.21 401	4.38 399	6.00 382	4.14 397	5.84 397	4.44 399	6.28 400	4.16 399	3.92 392	4.56 400	4.60 401	6.15 398	4.27 398	6.12 400	4.31 398	5.99 400	4.27 396	3.92 395	4.27 397	6.13 398	4.10 399	6.18 399	4.49 399
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 401	8.71 390	2.75 368	8.64 405	2.76 376	8.65 405	2.79 378	8.67 398	2.79 378	8.70 404	2.79 378	8.70 405	2.79 379	2.79 375	2.80 380	2.80 381	8.84 405	2.82 379	8.82 405	2.89 379	8.84 405	2.83 379	2.83 382	2.82 380	8.87 406	2.83 380	8.84 406	2.83 380

SGM+DAISY	6.35 402	8.16 387	5.14 385	8.12 404	5.08 402	8.12 404	5.16 402	8.01 395	5.18 403	7.92 402	5.14 401	7.89 404	5.14 402	4.95 398	5.33 402	5.32 403	8.14 404	5.16 402	8.16 404	5.16 401	8.21 404	5.19 401	5.12 401	5.12 401	8.18 404	5.24 401	8.12 405	5.11 401

RAFT	6.60 403	9.99 396	8.33 401	7.21 403	6.55 403	5.95 400	5.87 403	8.70 399	5.02 402	5.10 395	6.69 403	7.06 403	6.94 405	6.17 401	7.09 405	6.84 404	6.47 399	4.72 400	5.60 396	5.60 402	5.11 397	5.97 402	6.93 406	6.89 404	7.16 401	7.08 406	6.58 401	6.66 403

test-v	7.17 404	11.53 402	7.63 398	7.17 401	6.87 404	7.48 402	6.90 404	8.14 396	6.88 404	6.93 400	7.42 404	7.05 401	6.14 403	6.05 399	6.86 403	6.99 405	7.60 402	6.75 404	6.90 402	6.66 403	7.83 402	6.36 404	5.89 402	7.34 405	7.19 402	6.75 404	7.52 403	6.77 405

test-2	7.17 404	11.53 402	7.63 398	7.17 401	6.87 404	7.48 402	6.90 404	8.14 396	6.88 404	6.93 400	7.42 404	7.05 401	6.14 403	6.05 399	6.86 403	6.99 405	7.60 402	6.75 404	6.90 402	6.66 403	7.83 402	6.36 404	5.89 402	7.34 405	7.19 402	6.75 404	7.52 403	6.77 405

MANE	18.41 406	23.00 411	16.00 406	22.00 413	15.00 406	22.00 413	15.00 406	22.00 413	15.00 406	21.00 413	15.00 406	22.00 413	15.00 406	15.00 406	17.00 406	15.00 407	23.00 413	15.00 406	22.00 413	15.00 406	23.00 414	15.00 407	18.00 407	15.00 407	24.00 414	17.00 407	24.00 415	16.00 407

rafts_anoy	20.00 407	20.00 404	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 407	20.00 407	20.00 408	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408

raft+_RVC	20.00 407	20.00 404	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 407	20.00 407	20.00 408	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408

raftrobust	20.00 407	20.00 404	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 407	20.00 407	20.00 408	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408

CasAABBNet	20.00 407	20.00 404	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 407	20.00 407	20.00 408	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408

RALCasStereoNet	20.00 407	20.00 404	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 407	20.00 407	20.00 408	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408

RALAANet	20.00 407	20.00 404	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 407	20.00 407	20.00 408	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408

MSMDNet	20.00 407	20.00 404	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 407	20.00 407	20.00 408	20.00 406	20.00 407	20.00 406	20.00 407	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408	20.00 407	20.00 408	20.00 408	20.00 408

fast-reg	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 415	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 416	37.00 415

Reg-Stereo(zero)	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 415	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 416	37.00 415

FLISNet	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 415	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 416	37.00 415

CoSv	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 415	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 414	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 415	37.00 416	37.00 415

MDST_ROB	61.15 418	72.66 419	46.52 418	70.00 418	44.89 418	64.24 418	43.75 418	73.65 418	48.92 419	72.70 419	42.40 418	60.70 418	50.23 418	50.07 419	67.69 419	68.60 420	83.13 419	47.77 418	82.48 419	46.00 418	95.93 420	53.44 420	50.66 419	45.00 419	84.99 420	53.64 420	79.01 420	52.07 420

CBMV	101.59 419	71.60 418	48.40 419	72.70 419	49.00 419	79.60 419	48.40 419	80.90 419	46.90 418	68.90 418	49.00 419	78.00 419	572.10 428	49.50 418	51.30 418	48.40 419	72.20 418	639.60 428	79.40 418	48.90 419	79.50 419	51.40 419	52.30 420	48.30 420	80.20 419	49.10 419	79.60 421	47.60 419
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 420	131.36 420	140.69 420	151.38 420	151.40 421	150.79 420	151.72 421	149.36 420	159.46 421	146.42 420	150.73 421	149.06 423	176.22 420	143.94 421	133.10 422	133.45 423	153.30 421	154.22 421	154.67 421	153.95 422	156.90 423	156.53 424	160.21 422	162.72 422	154.57 421	160.59 422	153.47 422	163.50 422
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	168.38 421	396.55 425	180.19 421	193.64 421	133.63 420	193.53 421	141.18 420	219.97 421	133.80 420	188.12 421	133.62 420	187.99 424	133.61 419	133.68 420	133.47 423	133.49 424	193.64 422	133.70 420	193.74 422	133.73 421	193.58 424	133.90 423	133.51 421	133.58 421	193.57 422	133.62 421	193.54 423	139.69 421

NOSS_ROB	248.11 422	409.00 426	288.00 423	412.00 423	280.00 423	411.00 426	288.00 423	356.00 422	275.00 426	379.00 426	303.00 426	415.00 426	278.00 425	260.00 426	104.00 420	103.00 421	126.00 420	108.00 419	118.00 420	98.00 420	126.00 422	104.00 422	268.00 425	216.00 424	279.00 426	201.00 423	288.00 427	206.00 423

AE-Stereo	252.48 423	202.00 421	361.00 425	502.00 425	324.00 425	321.00 422	482.00 428	423.00 425	227.00 425	201.00 422	273.00 425	101.00 420	207.00 421	198.00 422	183.00 424	181.00 425	221.00 423	232.00 425	477.00 424	220.00 424	111.00 421	100.00 421	219.00 424	214.00 423	204.00 423	211.00 424	200.00 424	222.00 425

MGS-Stereo	264.93 424	208.00 422	362.00 426	512.00 426	350.00 426	326.00 423	443.00 427	410.00 424	210.00 422	232.00 424	215.00 422	125.00 421	217.00 422	216.00 424	127.00 421	122.00 422	223.00 424	230.00 423	487.00 426	255.00 425	250.00 425	223.00 426	272.00 426	228.00 426	241.00 424	220.00 426	214.00 425	235.00 426

EGLCR-Stereo	276.81 425	209.00 423	366.00 427	514.00 427	354.00 427	336.00 424	422.00 425	440.00 426	220.00 424	231.00 423	245.00 424	135.00 422	237.00 424	218.00 425	197.00 425	222.00 427	223.00 424	230.00 423	487.00 426	255.00 425	250.00 425	273.00 427	272.00 426	228.00 426	241.00 424	220.00 426	214.00 425	235.00 426

DLCB_ROB	280.78 426	376.74 424	215.59 422	376.74 422	215.59 422	376.74 425	215.59 422	366.42 423	218.39 423	366.42 425	218.39 423	366.42 425	218.39 423	209.96 423	219.76 426	219.38 426	376.72 426	216.43 422	376.72 423	216.43 423	376.72 427	216.43 425	216.14 423	216.14 425	376.69 427	217.67 425	376.69 428	217.67 424

LE_ROB	387.11 427	453.07 427	321.39 424	500.23 424	323.05 424	493.99 427	324.56 424	477.63 427	322.28 427	465.51 427	322.97 427	486.37 427	334.17 426	305.26 427	320.63 427	327.66 428	476.08 427	315.70 426	483.76 425	335.15 427	469.64 428	309.74 428	315.90 428	318.85 428	498.41 428	328.85 428	491.00 429	330.08 428

SGM-ForestM	522.49 428	676.08 428	448.56 428	638.17 428	433.15 428	639.59 428	427.03 426	617.52 428	439.90 428	604.63 428	429.02 428	611.68 428	432.74 427	420.18 428	451.96 428	465.85 429	601.06 428	403.73 427	659.15 428	405.50 428	669.64 429	437.21 429	455.85 429	425.66 429	689.82 429	481.65 429	662.43 430	479.61 429

CBMV_ROB	1133.35 429	1280.38 429	976.92 429	1317.57 429	1021.62 429	1282.66 429	1022.22 429	1213.88 429	982.57 429	1194.12 429	975.90 429	1357.87 429	1090.02 429	943.32 429	1021.85 429	1006.47 430	1309.01 429	986.29 429	1499.40 429	986.35 429	1359.35 430	975.96 430	975.21 430	969.30 430	1337.82 430	1042.34 430	1398.25 431	1073.86 430

111111	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 431

SGD-Stereo	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 431

IGEV-Stereo++	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 431

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 431

IGEV-Stereo+	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 431

anonymousdsp2	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 431

anonymousdsp	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 431

AMNet	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 430	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 431	10000000.00 432	10000000.00 431

GS-Stereo																							0.36 221	0.36 223	0.48 240	0.36 222	0.48 238	0.35 219

FADE																0.07 51					0.09 55	0.08 56					0.05 36

Low-res two-view benchmark