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 46	0.03 23	0.06 45	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 50	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 49	0.03 26	0.06 49	0.03 25

AASNet	0.05 25	0.08 50	0.08 40	0.07 48	0.05 44	0.05 35	0.05 46	0.07 38	0.05 46	0.05 27	0.05 43	0.05 34	0.05 48	0.06 48	0.07 53	0.05 47	0.05 35	0.05 46	0.05 33	0.05 46	0.05 35	0.05 47	0.04 32	0.05 45	0.05 36	0.05 46	0.05 36	0.05 45

SACVNet	0.05 25	0.08 50	0.08 40	0.07 48	0.05 44	0.05 35	0.05 46	0.07 38	0.05 46	0.05 27	0.05 43	0.05 34	0.05 48	0.06 48	0.07 53	0.05 47	0.05 35	0.05 46	0.05 33	0.05 46	0.05 35	0.05 47	0.04 32	0.05 45	0.05 36	0.05 46	0.05 36	0.05 45

AACVNet	0.05 25	0.08 50	0.08 40	0.07 48	0.05 44	0.05 35	0.05 46	0.07 38	0.05 46	0.05 27	0.05 43	0.05 34	0.05 48	0.06 48	0.07 53	0.05 47	0.05 35	0.05 46	0.05 33	0.05 46	0.05 35	0.05 47	0.04 32	0.05 45	0.05 36	0.05 46	0.05 36	0.05 45

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	1.03 230	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 55	0.07 36	0.08 51	0.05 44	0.08 53	0.05 46	0.08 44	0.07 54	0.07 41	0.05 43	0.07 51	0.05 48	0.07 51	0.05 47	0.05 47	0.08 51	0.05 46	0.08 52	0.05 46	0.08 54	0.05 47	0.05 46	0.05 45	0.08 52	0.05 46	0.08 54	0.05 45

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 67	0.10 46	0.08 51	0.05 44	0.08 53	0.05 46	0.11 57	0.05 46	0.07 41	0.05 43	0.07 51	0.05 48	0.10 60	0.05 47	0.05 47	0.08 51	0.05 46	0.08 52	0.05 46	0.08 54	0.05 47	0.05 46	0.05 45	0.08 52	0.05 46	0.08 54	0.05 45
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 67	0.10 46	0.08 51	0.05 44	0.08 53	0.05 46	0.11 57	0.05 46	0.07 41	0.05 43	0.07 51	0.05 48	0.10 60	0.05 47	0.05 47	0.08 51	0.05 46	0.08 52	0.05 46	0.07 51	0.05 47	0.05 46	0.05 45	0.08 52	0.07 55	0.08 54	0.06 53
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 50	0.07 36	0.08 51	0.07 56	0.08 53	0.07 55	0.08 44	0.07 54	0.08 45	0.07 55	0.08 54	0.07 56	0.07 51	0.07 53	0.07 55	0.07 50	0.07 56	0.07 50	0.07 56	0.08 54	0.07 55	0.07 52	0.06 53	0.07 51	0.07 55	0.08 54	0.06 53

TS12	0.08 33	0.16 82	0.14 81	0.08 51	0.06 54	0.08 53	0.06 53	0.15 71	0.06 52	0.08 45	0.06 53	0.08 54	0.06 54	0.14 98	0.06 51	0.06 53	0.08 51	0.06 53	0.08 52	0.06 54	0.08 54	0.06 53	0.06 49	0.06 53	0.08 52	0.06 53	0.08 54	0.06 53

TS	0.08 33	0.08 50	0.16 86	0.08 51	0.06 54	0.08 53	0.06 53	0.15 71	0.06 52	0.08 45	0.06 53	0.08 54	0.06 54	0.14 98	0.06 51	0.06 53	0.08 51	0.06 53	0.08 52	0.06 54	0.08 54	0.06 53	0.06 49	0.06 53	0.08 52	0.06 53	0.08 54	0.06 53

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	1.47 262	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	1.47 262	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCMid	0.08 33	0.02 14	0.13 77	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 253	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 50	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	1.46 261	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	1.32 253	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

ManiGeoR	0.09 40	0.05 37	0.60 211	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 208	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 40	0.05 37	0.61 217	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 219	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 49	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 40	0.05 37	0.60 211	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 208	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 40	0.05 37	0.60 211	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 213	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 47	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_HL3	0.09 40	0.05 37	0.63 223	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.76 220	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	0.06 49	0.04 32

TestStereo_HL2	0.09 40	0.05 37	0.60 211	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 208	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_HL1	0.09 40	0.05 37	0.62 220	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.73 217	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-Hl	0.09 40	0.05 37	0.60 211	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 213	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

SepStereo	0.09 40	0.09 55	0.09 43	0.09 59	0.10 61	0.09 59	0.08 58	0.09 46	0.08 58	0.09 48	0.08 57	0.09 60	0.09 60	0.08 56	0.08 59	0.09 61	0.09 59	0.08 60	0.09 59	0.08 58	0.09 59	0.08 60	0.09 56	0.09 60	0.10 60	0.08 59	0.10 61	0.09 60

APVNet	0.09 40	0.06 46	0.04 25	0.06 45	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 284	0.05 27	0.05 43	0.05 34	0.04 33	0.05 44	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 50	0.10 57	0.10 46	0.10 60	0.10 61	0.10 60	0.10 62	0.10 47	0.10 62	0.10 50	0.10 63	0.10 61	0.10 63	0.10 60	0.10 63	0.10 63	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 62	0.10 62	0.10 64	0.10 59	0.10 63	0.10 60	0.10 61	0.10 61	0.10 64

FADNet-RVC-Resample	0.10 50	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 44	0.05 35	0.05 46	0.07 38	0.05 46	0.05 27	0.05 43	0.05 34	0.04 33	0.05 44	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 46	0.05 33	0.05 46	0.05 35	0.04 33	1.53 305	0.04 32	0.05 36	0.05 46	0.06 49	0.05 45

FADNet_RVC	0.10 50	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	1.63 310	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 50	0.10 57	0.10 46	0.10 60	0.10 61	0.10 60	0.10 62	0.10 47	0.10 62	0.10 50	0.10 63	0.10 61	0.10 63	0.10 60	0.10 63	0.10 63	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 62	0.10 62	0.10 64	0.10 59	0.10 63	0.10 60	0.10 61	0.10 61	0.10 64

SHD	0.10 50	0.10 57	0.10 46	0.10 60	0.10 61	0.10 60	0.10 62	0.10 47	0.10 62	0.10 50	0.10 63	0.10 61	0.10 63	0.10 60	0.10 63	0.10 63	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 62	0.10 62	0.10 64	0.10 59	0.10 63	0.10 60	0.10 61	0.10 61	0.10 64

SAMSARA	0.10 50	0.10 57	0.10 46	0.10 60	0.10 61	0.10 60	0.10 62	0.10 47	0.10 62	0.10 50	0.10 63	0.10 61	0.10 63	0.10 60	0.10 63	0.10 63	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 62	0.10 62	0.10 64	0.10 59	0.10 63	0.10 60	0.10 61	0.10 61	0.10 64

XQC	0.10 50	0.10 57	0.10 46	0.10 60	0.10 61	0.10 60	0.10 62	0.10 47	0.10 62	0.10 50	0.10 63	0.10 61	0.10 63	0.10 60	0.10 63	0.10 63	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 62	0.10 62	0.10 64	0.10 59	0.10 63	0.10 60	0.10 61	0.10 61	0.10 64

RTSC	0.10 50	0.10 57	0.10 46	0.10 60	0.10 61	0.10 60	0.10 62	0.10 47	0.10 62	0.10 50	0.10 63	0.10 61	0.10 63	0.10 60	0.10 63	0.10 63	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 62	0.10 62	0.10 64	0.10 59	0.10 63	0.10 60	0.10 61	0.10 61	0.10 64

RTS	0.10 50	0.10 57	0.10 46	0.10 60	0.10 61	0.10 60	0.10 62	0.10 47	0.10 62	0.10 50	0.10 63	0.10 61	0.10 63	0.10 60	0.10 63	0.10 63	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 62	0.10 62	0.10 64	0.10 59	0.10 63	0.10 60	0.10 61	0.10 61	0.10 64

RTSA	0.10 50	0.10 57	0.10 46	0.10 60	0.10 61	0.10 60	0.10 62	0.10 47	0.10 62	0.10 50	0.10 63	0.10 61	0.10 63	0.10 60	0.10 63	0.10 63	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 62	0.10 62	0.10 64	0.10 59	0.10 63	0.10 60	0.10 61	0.10 61	0.10 64

MADNet+	0.10 50	0.10 57	0.10 46	0.10 60	0.10 61	0.10 60	0.10 62	0.10 47	0.10 62	0.10 50	0.10 63	0.10 61	0.10 63	0.10 60	0.10 63	0.10 63	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 62	0.10 62	0.10 64	0.10 59	0.10 63	0.10 60	0.10 61	0.10 61	0.10 64

MADNet++	0.10 50	0.10 57	0.10 46	0.10 60	0.10 61	0.10 60	0.10 62	0.10 47	0.10 62	0.10 50	0.10 63	0.10 61	0.10 63	0.10 60	0.10 63	0.10 63	0.10 61	0.10 62	0.10 61	0.10 62	0.10 62	0.10 64	0.10 59	0.10 63	0.10 60	0.10 61	0.10 61	0.10 64

HLf8	0.11 62	0.05 37	0.61 217	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 251	0.04 32	0.07 41	0.07 55	0.06 49	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 55	0.08 51	0.06 53	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 55	0.06 49	0.07 56	0.06 49	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 62	0.12 70	0.09 43	0.12 71	0.09 59	0.12 71	0.09 59	0.12 60	0.09 60	0.12 60	0.09 61	0.11 71	0.09 60	0.09 57	0.09 60	0.09 61	0.12 72	0.16 106	0.21 108	0.09 61	0.12 73	0.09 62	0.09 56	0.09 60	0.12 72	0.28 147	0.12 73	0.09 60

FADNet-RVC	0.11 62	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 44	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 44	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 317	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 45

FADNet	0.11 62	0.04 32	0.05 30	0.06 45	0.05 44	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 43	0.05 34	0.04 33	0.05 44	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 46	0.05 35	0.04 33	1.74 314	0.04 32	0.04 31	0.05 46	0.04 30	0.05 45

ProNet	0.12 66	0.18 88	0.11 62	0.14 75	0.10 61	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 61	0.10 63	0.14 75	0.10 63	0.10 60	0.11 74	0.10 63	0.15 83	0.10 62	0.14 74	0.10 62	0.14 75	0.10 64	0.11 72	0.10 63	0.15 81	0.10 61	0.14 76	0.10 64

IPLG	0.12 66	0.15 77	0.12 68	0.14 75	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.14 75	0.11 75	0.12 86	0.11 74	0.11 75	0.14 75	0.11 77	0.14 74	0.11 75	0.14 75	0.11 76	0.11 72	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.14 76	0.11 76

MIPNet	0.12 66	0.15 77	0.12 68	0.14 75	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.14 75	0.11 75	0.12 86	0.11 74	0.11 75	0.14 75	0.11 77	0.15 83	0.11 75	0.14 75	0.11 76	0.11 72	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.14 76	0.11 76

AnyNet_C32	0.12 66	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 303	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 66	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 44	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 295	0.05 43	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 45	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

S2M2_L	0.13 71	0.14 75	0.10 46	0.14 75	0.10 61	0.15 85	0.10 62	0.30 122	0.10 62	0.14 61	0.17 107	0.14 75	0.10 63	0.10 60	0.10 63	0.10 63	0.14 75	0.10 62	0.14 74	0.10 62	0.14 75	0.10 64	0.10 59	0.10 63	0.15 81	0.10 61	0.14 76	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 71	0.15 77	0.12 68	0.14 75	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.15 71	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 85	0.11 75	0.12 86	0.12 91	0.11 75	0.15 83	0.11 77	0.15 83	0.11 75	0.14 75	0.11 76	0.11 72	0.12 91	0.15 81	0.12 91	0.15 84	0.12 90

IPLGR_C	0.13 71	0.16 82	0.14 81	0.15 84	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 61	0.11 74	0.14 75	0.11 75	0.12 86	0.11 74	0.11 75	0.14 75	0.11 77	0.14 74	0.11 75	0.14 75	0.11 76	0.11 72	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.15 84	0.11 76

IPLGR	0.13 71	0.15 77	0.12 68	0.14 75	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.13 95	0.15 67	0.11 74	0.14 75	0.12 94	0.12 86	0.11 74	0.11 75	0.14 75	0.11 77	0.14 74	0.11 75	0.14 75	0.11 76	0.11 72	0.12 91	0.15 81	0.11 75	0.14 76	0.11 76

ACRE	0.13 71	0.16 82	0.12 68	0.14 75	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.15 71	0.11 74	0.14 61	0.11 74	0.14 75	0.11 75	0.12 86	0.11 74	0.11 75	0.14 75	0.11 77	0.14 74	0.11 75	0.14 75	0.11 76	0.11 72	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.14 76	0.11 76

ICVP	0.13 71	0.16 82	0.11 62	0.16 91	0.11 74	0.16 92	0.11 73	0.16 75	0.11 74	0.16 79	0.11 74	0.16 93	0.11 75	0.11 76	0.11 74	0.11 75	0.16 91	0.11 77	0.16 90	0.11 75	0.16 91	0.11 76	0.11 72	0.11 77	0.16 91	0.11 75	0.16 91	0.11 76
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 71	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 59	0.04 31	0.04 32	2.46 306	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 45	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 78	0.13 73	0.14 81	0.14 75	0.14 101	0.14 76	0.14 98	0.14 62	0.14 100	0.14 61	0.14 100	0.14 75	0.14 101	0.14 98	0.14 101	0.14 101	0.14 75	0.14 100	0.14 74	0.14 101	0.14 75	0.14 102	0.14 97	0.14 100	0.14 75	0.14 98	0.14 76	0.14 101
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 78	0.17 87	0.11 62	0.17 95	0.11 74	0.17 94	0.12 91	0.17 79	0.11 74	0.17 83	0.11 74	0.17 97	0.11 75	0.12 86	0.12 91	0.12 90	0.17 95	0.12 93	0.17 93	0.12 93	0.17 95	0.12 93	0.12 89	0.12 91	0.17 94	0.12 91	0.17 95	0.12 90

ELAS_RVC	0.14 78	0.18 88	0.11 62	0.19 101	0.11 74	0.18 96	0.13 95	0.16 75	0.11 74	0.17 83	0.11 74	0.14 75	0.11 75	0.09 57	0.11 74	0.12 90	0.17 95	0.10 62	0.18 97	0.11 75	0.18 97	0.11 76	0.10 59	0.11 77	0.19 100	0.11 75	0.19 99	0.12 90
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 78	0.19 93	0.11 62	0.20 103	0.11 74	0.20 104	0.12 91	0.18 81	0.12 89	0.18 85	0.12 92	0.19 103	0.11 75	0.11 76	0.11 74	0.11 75	0.18 99	0.11 77	0.19 101	0.11 75	0.19 101	0.11 76	0.11 72	0.11 77	0.20 104	0.11 75	0.20 104	0.12 90
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 78	0.23 103	0.10 46	0.19 101	0.11 74	0.20 104	0.11 73	0.16 75	0.10 62	0.15 67	0.11 74	0.15 85	0.11 75	0.09 57	0.11 74	0.11 75	0.16 91	0.10 62	0.17 93	0.11 75	0.18 97	0.11 76	0.09 56	0.10 63	0.18 97	0.11 75	0.19 99	0.12 90
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 83	0.18 88	0.13 77	0.18 98	0.13 97	0.19 101	0.13 95	0.18 81	0.13 95	0.18 85	0.13 98	0.18 100	0.13 99	0.13 93	0.13 96	0.13 96	0.18 99	0.13 96	0.18 97	0.13 99	0.18 97	0.13 98	0.13 94	0.10 63	0.19 100	0.14 98	0.19 99	0.13 98

CCAANet	0.15 83	0.14 75	0.14 81	0.14 75	0.14 101	0.14 76	0.16 107	0.14 62	0.21 126	0.14 61	0.23 134	0.14 75	0.14 101	0.14 98	0.14 101	0.14 101	0.14 75	0.14 100	0.14 74	0.14 101	0.14 75	0.14 102	0.14 97	0.14 100	0.14 75	0.14 98	0.14 76	0.16 105

BEATNet-Init1	0.15 83	0.07 48	0.10 46	0.08 51	0.07 56	0.07 51	0.07 55	0.07 38	0.07 54	2.19 291	0.08 57	0.08 54	0.07 56	0.07 51	0.07 53	0.07 55	0.08 51	0.07 56	0.08 52	0.08 58	0.07 51	0.07 55	0.07 52	0.07 56	0.08 52	0.07 55	0.07 52	0.07 57

DeepPrunerF	0.15 83	0.07 48	0.10 46	0.08 51	0.07 56	0.07 51	0.07 55	0.07 38	0.07 54	2.19 291	0.08 57	0.08 54	0.07 56	0.07 51	0.07 53	0.07 55	0.08 51	0.07 56	0.08 52	0.08 58	0.07 51	0.07 55	0.07 52	0.07 56	0.08 52	0.07 55	0.07 52	0.07 57

DeepPruner_ROB	0.15 83	0.18 88	0.12 68	0.18 98	0.12 93	0.18 96	0.12 91	0.18 81	0.13 95	0.18 85	0.12 92	0.18 100	0.12 94	0.13 93	0.12 91	0.13 96	0.18 99	0.13 96	0.18 97	0.12 93	0.19 101	0.12 93	0.13 94	0.12 91	0.18 97	0.12 91	0.18 97	0.12 90

LALA_ROB	0.15 83	0.21 96	0.12 68	0.21 108	0.12 93	0.20 104	0.14 98	0.20 84	0.12 89	0.22 95	0.12 92	0.16 93	0.12 94	0.10 60	0.12 91	0.12 90	0.21 109	0.11 77	0.22 109	0.12 93	0.20 105	0.12 93	0.11 72	0.12 91	0.21 109	0.14 98	0.21 108	0.13 98

test_for_model	0.17 89	1.25 248	0.20 102	0.15 84	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 88	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 85	0.11 75	0.11 76	0.11 74	0.11 75	0.15 83	0.11 77	0.15 83	0.11 75	0.15 85	0.11 76	0.11 72	0.11 77	0.15 81	0.11 75	0.15 84	0.11 76

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 89	1.25 248	0.20 102	0.15 84	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 88	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 85	0.11 75	0.11 76	0.11 74	0.11 75	0.15 83	0.11 77	0.15 83	0.11 75	0.15 85	0.11 76	0.11 72	0.11 77	0.15 81	0.11 75	0.15 84	0.11 76

testlalala	0.17 89	1.25 248	0.20 102	0.15 84	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 88	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 85	0.11 75	0.11 76	0.11 74	0.11 75	0.15 83	0.11 77	0.15 83	0.11 75	0.15 85	0.11 76	0.11 72	0.11 77	0.15 81	0.11 75	0.15 84	0.11 76

GCAPDPT-zeroshot	0.17 89	1.25 248	0.20 102	0.15 84	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 88	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 85	0.11 75	0.11 76	0.11 74	0.11 75	0.15 83	0.11 77	0.15 83	0.11 75	0.15 85	0.11 76	0.11 72	0.11 77	0.15 81	0.11 75	0.15 84	0.11 76

GCAP-Stereo	0.17 89	1.25 248	0.20 102	0.15 84	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 88	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 85	0.11 75	0.11 76	0.11 74	0.11 75	0.15 83	0.11 77	0.15 83	0.11 75	0.15 85	0.11 76	0.11 72	0.11 77	0.15 81	0.11 75	0.15 84	0.11 76

DepthFocus	0.18 94	0.22 98	0.15 85	0.22 110	0.15 103	0.22 111	0.15 102	0.21 88	0.15 101	0.21 92	0.15 101	0.21 108	0.15 104	0.15 103	0.15 104	0.15 105	0.21 109	0.15 104	0.22 109	0.15 105	0.22 111	0.15 105	0.15 100	0.15 104	0.22 111	0.15 103	0.22 110	0.15 102

IGEV_Zeroshot_test	0.18 94	0.22 98	0.18 96	0.21 108	0.18 121	0.20 104	0.17 110	0.20 84	0.16 103	0.25 108	0.16 105	0.21 108	0.17 110	0.16 107	0.18 119	0.15 105	0.20 105	0.16 106	0.20 104	0.18 121	0.21 108	0.17 113	0.17 105	0.17 108	0.20 104	0.17 110	0.20 104	0.16 105

dd	0.18 94	0.22 98	0.16 86	0.22 110	0.15 103	0.22 111	0.15 102	0.21 88	0.15 101	0.21 92	0.15 101	0.21 108	0.15 104	0.15 103	0.15 104	0.15 105	0.22 112	0.14 100	0.22 109	0.14 101	0.22 111	0.15 105	0.16 103	0.15 104	0.23 117	0.15 103	0.22 110	0.16 105

dad	0.18 94	0.23 103	0.16 86	0.22 110	0.15 103	0.22 111	0.15 102	0.22 96	0.16 103	0.21 92	0.15 101	0.22 112	0.15 104	0.15 103	0.16 107	0.17 109	0.23 117	0.17 110	0.23 117	0.15 105	0.22 111	0.15 105	0.15 100	0.15 104	0.22 111	0.15 103	0.22 110	0.16 105

MSKI-zero shot	0.19 98	0.21 96	0.16 86	0.22 110	0.16 107	0.23 120	0.17 110	0.22 96	0.17 108	0.22 95	0.17 107	0.22 112	0.16 107	0.19 120	0.16 107	0.17 109	0.23 117	0.16 106	0.22 109	0.16 107	0.22 111	0.17 113	0.16 103	0.17 108	0.22 111	0.19 124	0.22 110	0.16 105

MIM_Stereo	0.19 98	0.23 103	0.18 96	0.22 110	0.16 107	0.22 111	0.16 107	0.21 88	0.16 103	0.22 95	0.17 107	0.21 108	0.17 110	0.20 121	0.18 119	0.17 109	0.22 112	0.18 123	0.22 109	0.16 107	0.21 108	0.16 109	0.17 105	0.17 108	0.21 109	0.16 108	0.22 110	0.20 126

UNet	0.19 98	0.13 73	0.09 43	0.13 74	0.09 59	0.13 74	0.09 59	0.13 61	0.09 60	0.90 210	0.09 61	0.13 74	0.09 60	0.10 60	0.09 60	0.70 252	0.13 74	0.09 61	0.13 72	0.10 62	0.91 245	0.09 62	0.10 59	0.09 60	0.13 73	0.10 61	0.13 75	0.09 60

iResNet	0.19 98	0.23 103	0.17 91	0.22 110	0.17 111	0.22 111	0.19 124	0.22 96	0.17 108	0.22 95	0.17 107	0.22 112	0.17 110	0.17 109	0.17 111	0.17 109	0.22 112	0.17 110	0.22 109	0.17 111	0.23 118	0.17 113	0.18 119	0.17 108	0.23 117	0.17 110	0.23 119	0.17 112

LACA2	0.20 102	0.27 122	0.22 110	0.24 123	0.17 111	0.24 124	0.17 110	0.26 114	0.17 108	0.24 102	0.17 107	0.24 125	0.17 110	0.21 126	0.17 111	0.17 109	0.24 122	0.17 110	0.24 123	0.17 111	0.24 121	0.17 113	0.17 105	0.17 108	0.24 123	0.17 110	0.24 121	0.17 112

LACA1	0.20 102	0.27 122	0.22 110	0.24 123	0.17 111	0.24 124	0.17 110	0.27 116	0.17 108	0.24 102	0.17 107	0.24 125	0.17 110	0.21 126	0.17 111	0.17 109	0.24 122	0.17 110	0.24 123	0.17 111	0.24 121	0.17 113	0.17 105	0.17 108	0.24 123	0.17 110	0.24 121	0.17 112

ACV-stereo	0.20 102	0.23 103	0.17 91	0.23 118	0.17 111	0.23 120	0.17 110	0.23 104	0.17 108	0.23 101	0.17 107	0.23 118	0.17 110	0.17 109	0.17 111	0.17 109	0.24 122	0.17 110	0.23 117	0.17 111	0.24 121	0.17 113	0.17 105	0.17 108	0.23 117	0.17 110	0.23 119	0.17 112

DAS	0.20 102	0.20 94	0.20 102	0.20 103	0.20 127	0.20 104	0.20 126	0.20 84	0.20 123	0.20 90	0.20 125	0.20 106	0.20 125	0.20 121	0.20 127	0.20 122	0.20 105	0.20 129	0.20 104	0.20 128	0.20 105	0.20 128	0.20 124	0.20 125	0.20 104	0.20 125	0.20 104	0.20 126

ASD4	0.20 102	0.20 94	0.20 102	0.20 103	0.20 127	0.20 104	0.20 126	0.20 84	0.20 123	0.20 90	0.20 125	0.20 106	0.20 125	0.20 121	0.20 127	0.20 122	0.20 105	0.20 129	0.20 104	0.20 128	0.20 105	0.20 128	0.20 124	0.20 125	0.20 104	0.20 125	0.20 104	0.20 126

iResNetv2_ROB	0.20 102	0.22 98	0.19 100	0.23 118	0.19 125	0.22 111	0.17 110	0.22 96	0.17 108	0.22 95	0.17 107	0.22 112	0.17 110	0.18 116	0.18 119	0.19 121	0.22 112	0.17 110	0.23 117	0.17 111	0.25 125	0.18 124	0.17 105	0.18 122	0.23 117	0.17 110	0.25 130	0.17 112

LACA3	0.21 108	0.27 122	0.23 114	0.25 128	0.17 111	0.25 132	0.17 110	0.28 117	0.17 108	0.25 108	0.17 107	0.25 129	0.17 110	0.22 129	0.17 111	0.17 109	0.25 130	0.17 110	0.25 130	0.17 111	0.25 125	0.17 113	0.17 105	0.17 108	0.25 131	0.17 110	0.25 130	0.17 112

ITSA-stereo	0.21 108	0.16 82	0.12 68	0.16 91	0.13 97	0.18 96	0.14 98	0.16 75	1.89 322	0.16 79	0.12 92	0.17 97	0.12 94	0.13 93	0.13 96	0.13 96	0.17 95	0.13 96	0.17 93	0.12 93	0.16 91	0.12 93	0.12 89	0.12 91	0.17 94	0.12 91	0.16 91	0.12 90

Pointernet	0.22 110	0.41 146	0.38 153	0.22 110	0.17 111	0.22 111	0.17 110	0.41 154	0.17 108	0.22 95	0.17 107	0.22 112	0.17 110	0.18 116	0.18 119	0.18 118	0.23 117	0.18 123	0.23 117	0.18 121	0.23 118	0.18 124	0.17 105	0.17 108	0.22 111	0.18 122	0.22 110	0.17 112

JetRed	0.22 110	0.11 67	0.12 68	0.11 70	0.11 74	0.11 70	0.11 73	0.11 57	0.11 74	2.93 316	0.11 74	0.11 71	0.11 75	0.11 76	0.11 74	0.12 90	0.11 71	0.11 77	0.11 71	0.11 75	0.11 72	0.11 76	0.11 72	0.11 77	0.11 71	0.11 75	0.11 72	0.11 76

JetBlue	0.23 112	0.12 70	0.13 77	0.12 71	0.12 93	0.12 71	0.11 73	0.14 62	0.12 89	3.07 317	0.12 92	0.12 73	0.11 75	0.11 76	0.13 96	0.13 96	0.12 72	0.12 93	0.13 72	0.11 75	0.12 73	0.13 98	0.12 89	0.14 100	0.13 73	0.12 91	0.12 73	0.11 76

SFCPSM	0.23 112	0.18 88	0.13 77	0.18 98	0.12 93	0.18 96	0.80 264	0.17 79	0.12 89	0.88 209	0.12 92	0.17 97	0.12 94	0.13 93	0.12 91	0.12 90	0.18 99	0.12 93	0.18 97	0.12 93	1.18 276	0.13 98	0.12 89	0.12 91	0.18 97	0.13 96	0.18 97	0.12 90

S2M2_XL	0.24 114	1.32 260	0.86 248	0.17 95	0.11 74	0.17 94	0.11 73	1.05 255	0.12 89	0.16 79	0.11 74	0.16 93	0.11 75	0.11 76	0.11 74	0.11 75	0.17 95	0.11 77	0.17 93	0.11 75	0.17 95	0.11 76	0.11 72	0.11 77	0.17 94	0.11 75	0.17 95	0.11 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 115	1.16 238	1.02 259	0.16 91	0.13 97	0.16 92	0.13 95	1.16 262	0.13 95	0.15 67	0.13 98	0.15 85	0.13 99	0.13 93	0.13 96	0.13 96	0.16 91	0.13 96	0.16 90	0.13 99	0.16 91	0.13 98	0.13 94	0.13 99	0.16 91	0.13 96	0.16 91	0.13 98

LoS_RVC	0.25 115	0.25 115	0.25 120	0.25 128	0.25 137	0.25 132	0.25 137	0.25 109	0.25 136	0.25 108	0.25 140	0.25 129	0.25 138	0.26 140	0.25 140	0.26 137	0.25 130	0.25 139	0.26 134	0.25 140	0.25 125	0.25 137	0.25 135	0.25 138	0.25 131	0.25 138	0.25 130	0.25 138

tt_ll	0.25 115	0.25 115	0.25 120	0.25 128	0.25 137	0.25 132	0.25 137	0.25 109	0.25 136	0.25 108	0.25 140	0.25 129	0.25 138	0.26 140	0.25 140	0.26 137	0.25 130	0.25 139	0.26 134	0.25 140	0.25 125	0.25 137	0.25 135	0.25 138	0.25 131	0.25 138	0.25 130	0.25 138

CAS	0.25 115	0.25 115	0.25 120	0.25 128	0.26 139	0.26 139	0.26 139	0.25 109	0.25 136	0.25 108	0.25 140	0.25 129	0.25 138	0.25 138	0.25 140	0.25 134	0.26 137	0.25 139	0.26 134	0.26 144	0.25 125	0.25 137	0.25 135	0.26 142	0.25 131	0.26 142	0.25 130	0.25 138

LoS	0.25 115	0.25 115	0.27 124	0.27 136	0.26 139	0.25 132	0.26 139	0.26 114	0.25 136	0.26 115	0.25 140	0.25 129	0.25 138	0.26 140	0.25 140	0.25 134	0.25 130	0.25 139	0.25 130	0.25 140	0.27 133	0.25 137	0.26 139	0.26 142	0.26 136	0.25 138	0.25 130	0.25 138
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 120	1.28 259	1.07 267	0.15 84	0.13 97	0.15 85	0.14 98	1.22 269	0.13 95	0.16 79	0.17 107	0.16 93	0.14 101	0.14 98	0.15 104	0.14 101	0.15 83	0.14 100	0.16 90	0.14 101	0.16 91	0.14 102	0.14 97	0.14 100	0.16 91	0.14 98	0.16 91	0.15 102

MatchStereo	0.27 121	0.12 70	2.51 326	0.12 71	0.11 74	0.12 71	0.11 73	2.54 315	0.08 58	0.09 48	0.08 57	0.08 54	0.07 56	0.07 51	0.09 60	0.07 55	0.09 59	0.07 56	0.09 59	0.07 56	0.09 59	0.07 55	0.08 55	0.07 56	0.08 52	0.08 59	0.09 60	0.08 59
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
model_zeroshot	0.27 121	0.30 128	0.19 100	0.36 155	0.23 135	0.25 132	0.27 143	0.33 125	0.21 126	0.35 124	0.22 131	0.25 129	0.27 146	0.26 140	0.23 135	0.26 137	0.35 149	0.22 132	0.36 151	0.23 137	0.25 125	0.27 144	0.27 141	0.23 135	0.36 151	0.22 132	0.25 130	0.27 146

DCVSM-stereo	0.27 121	0.38 140	0.22 110	0.38 161	0.22 130	0.38 163	0.22 131	0.29 120	0.22 130	0.29 117	0.22 131	0.29 141	0.22 132	0.22 129	0.21 129	0.21 125	0.38 160	0.22 132	0.38 159	0.22 132	0.38 154	0.22 131	0.21 126	0.25 138	0.38 158	0.21 129	0.38 157	0.21 130

DLNR_Zeroshot_test	0.27 121	0.30 128	0.23 114	0.30 141	0.22 130	0.31 143	0.24 135	0.29 120	0.23 133	0.38 133	0.23 134	0.29 141	0.23 136	0.22 129	0.23 135	0.23 130	0.30 142	0.34 171	0.29 140	0.23 137	0.29 137	0.29 162	0.22 129	0.23 135	0.30 141	0.23 135	0.30 141	0.23 136

HGLStereo	0.27 121	0.25 115	0.21 109	0.35 151	0.21 129	0.35 150	0.21 129	0.34 131	0.21 126	0.39 136	0.21 128	0.34 147	0.21 130	0.22 129	0.21 129	0.21 125	0.35 149	0.22 132	0.35 148	0.22 132	0.35 145	0.22 131	0.21 126	0.21 129	0.35 149	0.21 129	0.35 149	0.21 130

iResNet_ROB	0.28 126	0.32 132	0.24 119	0.33 145	0.26 139	0.32 145	0.24 135	0.33 125	0.25 136	0.33 119	0.24 138	0.35 150	0.24 137	0.23 134	0.24 139	0.25 134	0.32 144	0.24 138	0.36 151	0.24 139	0.32 139	0.28 150	0.24 134	0.24 137	0.32 143	0.24 137	0.33 143	0.24 137

IGEV-FE	0.29 127	2.85 302	0.36 149	0.20 103	0.17 111	0.19 101	0.17 110	0.37 139	0.17 108	0.19 88	0.17 107	0.19 103	0.17 110	0.17 109	0.17 111	0.17 109	0.19 104	0.17 110	0.19 101	0.17 111	0.19 101	0.17 113	0.17 105	0.17 108	0.19 100	0.17 110	0.19 99	0.17 112

IMH-64-1	0.29 127	0.23 103	0.23 114	0.23 118	0.22 130	0.22 111	0.23 133	0.22 96	0.22 130	2.02 284	0.23 134	0.23 118	0.22 132	0.23 134	0.23 135	0.23 130	0.23 117	0.22 132	0.23 117	0.22 132	0.22 111	0.22 131	0.22 129	0.22 132	0.22 111	0.22 132	0.22 110	0.22 132

IMH-64	0.29 127	0.23 103	0.23 114	0.23 118	0.22 130	0.22 111	0.23 133	0.22 96	0.22 130	2.02 284	0.23 134	0.23 118	0.22 132	0.23 134	0.23 135	0.23 130	0.23 117	0.22 132	0.23 117	0.22 132	0.22 111	0.22 131	0.22 129	0.22 132	0.22 111	0.22 132	0.22 110	0.22 132

UPFNet	0.29 127	0.24 111	0.16 86	0.24 123	0.16 107	0.24 124	0.16 107	0.23 104	0.16 103	1.19 243	0.16 105	0.23 118	0.16 107	0.17 109	0.16 107	0.89 264	0.24 122	0.16 106	0.24 123	0.18 121	1.20 279	0.16 109	0.17 105	0.16 107	0.24 123	0.16 108	0.24 121	0.16 105

WAO-6	0.30 131	0.22 98	0.23 114	0.22 110	0.23 135	0.23 120	0.22 131	0.22 96	0.23 133	2.21 294	0.22 131	0.22 112	0.22 132	0.22 129	0.22 133	0.23 130	0.22 112	0.23 137	0.22 109	0.22 132	0.22 111	0.22 131	0.22 129	0.22 132	0.23 117	0.23 135	0.22 110	0.22 132

anonymity	0.30 131	0.34 134	0.27 124	0.33 145	0.27 144	0.33 146	0.28 150	0.33 125	0.28 150	0.33 119	0.28 151	0.33 145	0.28 148	0.28 152	0.28 152	0.28 147	0.34 146	0.28 147	0.34 146	0.28 149	0.34 141	0.27 144	0.27 141	0.27 146	0.34 146	0.28 147	0.34 147	0.28 149

iRaft-Stereo_20w	0.30 131	0.46 161	0.27 124	0.34 147	0.26 139	0.35 150	0.28 150	0.34 131	0.26 143	0.34 122	0.26 144	0.34 147	0.26 144	0.26 140	0.26 145	0.26 137	0.34 146	0.26 143	0.34 146	0.26 144	0.34 141	0.26 143	0.26 139	0.26 142	0.34 146	0.26 142	0.34 147	0.26 143

MMNet	0.30 131	0.24 111	0.17 91	0.24 123	0.17 111	0.24 124	0.17 110	0.23 104	0.18 119	1.21 246	0.17 107	0.23 118	0.17 110	0.17 109	0.17 111	0.89 264	0.24 122	0.17 110	0.24 123	0.17 111	1.22 281	0.16 109	0.17 105	0.17 108	0.24 123	0.17 110	0.24 121	0.17 112

delet	0.30 131	0.24 111	0.17 91	0.24 123	0.17 111	0.24 124	0.17 110	0.23 104	0.16 103	1.21 246	0.17 107	0.24 125	0.17 110	0.17 109	0.17 111	0.91 268	0.24 122	0.17 110	0.24 123	0.17 111	1.23 283	0.17 113	0.17 105	0.17 108	0.24 123	0.17 110	0.24 121	0.17 112

psm_up	0.30 131	0.24 111	0.17 91	0.25 128	0.17 111	0.24 124	0.17 110	0.24 108	0.17 108	1.20 245	0.17 107	0.23 118	0.17 110	0.17 109	0.18 119	0.90 267	0.24 122	0.17 110	0.25 130	0.17 111	1.24 286	0.17 113	0.17 105	0.17 108	0.24 123	0.17 110	0.24 121	0.17 112

MLCV	0.30 131	0.33 133	0.28 127	0.34 147	0.28 148	0.33 146	0.28 150	0.33 125	0.29 158	0.33 119	0.27 148	0.33 145	0.28 148	0.26 140	0.29 160	0.28 147	0.33 145	0.28 147	0.33 143	0.28 149	0.33 140	0.27 144	0.28 146	0.28 150	0.33 144	0.28 147	0.33 143	0.28 149

DN-CSS_ROB	0.30 131	0.34 134	0.29 132	0.34 147	0.27 144	0.34 148	0.28 150	0.33 125	0.27 145	0.34 122	0.27 148	0.34 147	0.28 148	0.29 154	0.27 148	0.26 137	0.35 149	0.29 156	0.33 143	0.28 149	0.34 141	0.28 150	0.28 146	0.27 146	0.34 146	0.28 147	0.33 143	0.28 149

UNDER WATER-64	0.31 139	0.25 115	0.25 120	0.26 134	0.26 139	0.25 132	0.26 139	0.25 109	0.26 143	1.69 268	0.26 144	0.25 129	0.25 138	0.25 138	0.26 145	0.26 137	0.25 130	0.26 143	0.26 134	0.26 144	0.25 125	0.25 137	0.25 135	0.25 138	0.26 136	0.26 142	0.25 130	0.26 143

LG-Stereo_L2	0.32 140	0.45 157	0.36 149	0.37 157	0.27 144	0.37 159	0.27 143	0.43 159	0.27 145	0.36 130	0.31 167	0.36 156	0.27 146	0.27 147	0.27 148	0.30 159	0.37 157	0.27 146	0.37 155	0.27 148	0.37 151	0.27 144	0.27 141	0.27 146	0.37 155	0.27 145	0.37 155	0.27 146

CASnet	0.32 140	0.53 177	0.34 146	0.27 136	0.31 168	0.34 148	0.29 163	0.31 123	0.32 165	0.25 108	0.31 167	0.27 138	0.40 194	0.45 198	0.27 148	0.30 159	0.26 137	0.40 193	0.28 139	0.37 183	0.28 135	0.39 192	0.29 154	0.40 196	0.29 140	0.28 147	0.24 121	0.30 166
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 140	0.45 157	0.29 132	0.36 155	0.29 158	0.36 155	0.29 163	0.36 138	0.29 158	0.35 124	0.29 159	0.35 150	0.28 148	0.27 147	0.28 152	0.28 147	0.35 149	0.28 147	0.35 148	0.28 149	0.35 145	0.28 150	0.29 154	0.29 160	0.36 151	0.29 162	0.36 152	0.29 160

RSM	0.33 143	0.36 138	0.31 141	0.39 172	0.32 170	0.36 155	0.30 168	0.35 134	0.38 182	0.35 124	0.31 167	0.35 150	0.30 162	0.30 159	0.31 167	0.30 159	0.36 154	0.31 165	0.36 151	0.30 165	0.36 149	0.31 167	0.31 164	0.31 166	0.36 151	0.31 168	0.36 152	0.31 169

SQANet	0.33 143	0.28 125	0.28 127	0.28 140	0.28 148	0.29 141	0.28 150	0.28 117	0.28 150	1.59 265	0.28 151	0.28 140	0.28 148	0.28 152	0.28 152	0.28 147	0.28 140	0.28 147	0.29 140	0.28 149	0.28 135	0.28 150	0.28 146	0.28 150	0.28 139	0.28 147	0.28 139	0.28 149

DGSMNet	0.33 143	0.42 152	0.28 127	0.40 173	0.28 148	0.40 173	0.28 150	0.40 152	0.28 150	0.40 144	0.28 151	0.39 165	0.28 148	0.27 147	0.28 152	0.28 147	0.40 174	0.28 147	0.42 180	0.29 158	0.41 169	0.31 167	0.29 154	0.28 150	0.41 173	0.28 147	0.42 178	0.29 160

gcap_with_dpt	0.34 146	0.42 152	0.29 132	0.42 184	0.29 158	0.42 181	0.29 163	0.39 148	0.29 158	0.39 136	0.29 159	0.39 165	0.29 157	0.29 154	0.29 160	0.28 147	0.42 181	0.29 156	0.42 180	0.29 158	0.42 174	0.28 150	0.28 146	0.28 150	0.41 173	0.28 147	0.41 172	0.28 149

castereo	0.34 146	1.59 266	1.39 287	0.17 95	0.15 103	0.18 96	0.26 139	1.74 285	0.17 108	0.19 88	0.18 122	0.18 100	0.20 125	0.20 121	0.22 133	0.21 125	0.18 99	0.17 110	0.19 101	0.16 107	0.18 97	0.20 128	0.17 105	0.21 129	0.19 100	0.17 110	0.19 99	0.16 105

GCAP-BAT	0.34 146	0.42 152	0.29 132	0.42 184	0.29 158	0.42 181	0.29 163	0.39 148	0.29 158	0.39 136	0.29 159	0.39 165	0.29 157	0.29 154	0.29 160	0.28 147	0.42 181	0.29 156	0.42 180	0.29 158	0.42 174	0.28 150	0.28 146	0.28 150	0.41 173	0.28 147	0.41 172	0.28 149

RAFT-Test	0.34 146	0.45 157	0.30 138	0.38 161	0.32 170	0.40 173	0.32 172	0.39 148	0.32 165	0.39 136	0.30 164	0.37 158	0.29 157	0.30 159	0.30 164	0.29 157	0.38 160	0.30 162	0.38 159	0.29 158	0.38 154	0.29 162	0.29 154	0.30 164	0.38 158	0.30 165	0.38 157	0.30 166

RAFT + AFF	0.34 146	0.29 126	0.32 144	0.31 143	0.30 165	0.39 170	0.32 172	0.39 148	0.30 162	0.39 136	0.32 170	0.39 165	0.32 167	0.35 168	0.36 177	0.32 168	0.38 160	0.31 165	0.38 159	0.31 169	0.38 154	0.28 150	0.37 182	0.34 173	0.38 158	0.30 165	0.38 157	0.28 149

ETE_ROB	0.35 151	0.35 137	0.35 147	0.35 151	0.35 178	0.35 150	0.35 175	0.35 134	0.35 174	0.35 124	0.35 176	0.35 150	0.35 174	0.35 168	0.35 173	0.35 174	0.35 149	0.35 175	0.35 148	0.35 177	0.35 145	0.35 174	0.35 173	0.35 177	0.35 149	0.35 175	0.35 149	0.35 176

VIP-Stereo	0.36 152	2.00 276	1.11 271	0.26 134	0.16 107	0.24 124	0.15 102	2.00 296	0.23 133	0.24 102	0.15 101	0.23 118	0.16 107	0.16 107	0.16 107	0.15 105	0.24 122	0.15 104	0.24 123	0.16 107	0.24 121	0.15 105	0.15 100	0.20 125	0.24 123	0.15 103	0.24 121	0.15 102

GREAT-IGEV	0.36 152	0.46 161	0.33 145	0.43 186	0.30 165	0.43 186	0.30 168	0.45 162	0.30 162	0.42 152	0.30 164	0.43 181	0.30 162	0.30 159	0.30 164	0.30 159	0.43 183	0.30 162	0.43 183	0.30 165	0.43 177	0.30 165	0.30 162	0.30 164	0.43 181	0.30 165	0.43 180	0.30 166
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	0.36 152	0.50 174	0.30 138	0.40 173	0.29 158	0.40 173	0.29 163	0.35 134	0.30 162	0.47 162	0.30 164	0.35 150	0.32 167	0.29 154	0.34 171	0.33 170	0.59 216	0.31 165	0.39 170	0.29 158	0.37 151	0.38 183	0.29 154	0.31 166	0.58 220	0.28 147	0.51 206	0.29 160

GEStereo_RVC	0.36 152	0.23 103	0.18 96	0.23 118	0.18 121	0.23 120	0.19 124	0.22 96	0.19 121	0.24 102	0.20 125	0.24 125	0.18 123	0.18 116	0.18 119	0.21 125	0.25 130	0.18 123	0.22 109	0.18 121	0.23 118	0.18 124	0.19 122	0.20 125	0.23 117	0.20 125	4.43 340	0.19 124

DMCA	0.36 152	0.38 140	0.37 151	0.35 151	0.35 178	0.35 150	0.36 181	0.35 134	0.36 179	0.36 130	0.37 185	0.36 156	0.36 179	0.36 173	0.35 173	0.37 179	0.36 154	0.36 177	0.36 151	0.36 181	0.36 149	0.35 174	0.36 178	0.36 180	0.37 155	0.36 178	0.36 152	0.36 181

DDF-Stereo	0.37 157	0.57 187	0.50 191	0.40 173	0.32 170	0.40 173	0.32 172	0.53 186	0.32 165	0.39 136	0.32 170	0.39 165	0.32 167	0.32 162	0.32 169	0.32 168	0.40 174	0.32 169	0.40 171	0.32 170	0.40 168	0.32 170	0.32 165	0.32 168	0.40 168	0.32 170	0.40 168	0.32 171

XPNet_ROB	0.37 157	0.37 139	0.37 151	0.37 157	0.37 184	0.37 159	0.37 186	0.37 139	0.37 181	0.37 132	0.37 185	0.37 158	0.37 181	0.37 175	0.37 180	0.37 179	0.37 157	0.37 182	0.37 155	0.37 183	0.37 151	0.37 180	0.37 182	0.37 186	0.37 155	0.37 184	0.37 155	0.37 184

GIP-stereo	0.38 159	0.56 184	0.40 157	0.45 190	0.33 173	0.44 188	0.35 175	0.49 176	0.33 169	0.43 153	0.32 170	0.42 177	0.31 164	0.33 163	0.33 170	0.34 171	0.40 174	0.32 169	0.40 171	0.32 170	0.43 177	0.38 183	0.33 168	0.32 168	0.43 181	0.32 170	0.42 178	0.34 175

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 159	1.06 231	0.54 199	0.59 222	0.27 144	0.46 190	0.27 143	0.46 163	0.27 145	0.46 159	0.27 148	0.46 185	0.26 144	0.27 147	0.27 148	0.26 137	0.46 186	0.26 143	0.45 186	0.30 165	0.46 181	0.27 144	0.27 141	0.27 146	0.46 185	0.27 145	0.45 183	0.26 143

CES	0.38 159	0.34 134	0.44 169	0.43 186	0.33 173	0.37 159	0.44 206	0.37 139	0.38 182	0.45 156	0.35 176	0.35 150	0.41 195	0.45 198	0.36 177	0.36 176	0.36 154	0.45 205	0.43 183	0.35 177	0.34 141	0.46 205	0.36 178	0.36 180	0.42 180	0.34 174	0.35 149	0.38 187

PML	0.39 162	0.56 184	0.29 132	0.55 216	0.28 148	0.56 218	0.28 150	0.51 183	0.28 150	0.50 168	0.28 151	0.51 206	0.28 148	0.29 154	0.28 152	0.29 157	0.56 214	0.29 156	0.57 221	0.28 149	0.56 213	0.28 150	0.28 146	0.29 160	0.56 217	0.28 147	0.56 215	0.28 149

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 163	2.14 285	1.91 313	0.20 103	0.18 121	0.19 101	0.17 110	2.23 299	0.19 121	0.24 102	0.21 128	0.19 103	0.21 130	0.20 121	0.18 119	0.20 122	0.20 105	0.18 123	0.20 104	0.19 126	0.19 101	0.17 113	0.18 119	0.17 108	0.20 104	0.20 125	0.21 108	0.19 124

quiztm	0.41 164	0.45 157	0.40 157	0.44 188	0.39 193	0.45 189	0.39 196	0.44 161	0.40 191	0.45 156	0.39 196	0.45 184	0.39 193	0.39 186	0.40 195	0.39 190	0.45 185	0.40 193	0.45 186	0.39 194	0.44 179	0.39 192	0.39 192	0.39 194	0.44 183	0.39 194	0.44 182	0.39 193

GASTEREO	0.41 164	0.54 178	0.44 169	0.48 200	0.35 178	0.48 202	0.35 175	0.53 186	0.35 174	0.46 159	0.35 176	0.46 185	0.35 174	0.35 168	0.35 173	0.35 174	0.47 190	0.35 175	0.47 192	0.35 177	0.47 185	0.38 183	0.35 173	0.35 177	0.48 196	0.35 175	0.47 188	0.35 176

GwcNet-ADL	0.41 164	0.41 146	0.41 160	0.41 180	0.41 196	0.41 177	0.41 198	0.41 154	0.41 195	0.41 145	0.41 199	0.41 173	0.41 195	0.41 188	0.41 198	0.41 192	0.41 177	0.41 196	0.41 176	0.41 197	0.41 169	0.41 197	0.41 195	0.41 197	0.41 173	0.41 197	0.41 172	0.41 197

PSMNet-ADL	0.41 164	0.41 146	0.41 160	0.41 180	0.41 196	0.41 177	0.41 198	0.41 154	0.41 195	0.41 145	0.41 199	0.41 173	0.41 195	0.41 188	0.41 198	0.41 192	0.41 177	0.41 196	0.41 176	0.41 197	0.41 169	0.41 197	0.41 195	0.41 197	0.41 173	0.41 197	0.41 172	0.41 197

GANet-ADL	0.41 164	0.41 146	0.41 160	0.41 180	0.41 196	0.41 177	0.41 198	0.41 154	0.41 195	0.41 145	0.41 199	0.41 173	0.41 195	0.41 188	0.41 198	0.41 192	0.41 177	0.41 196	0.41 176	0.41 197	0.41 169	0.41 197	0.41 195	0.41 197	0.41 173	0.41 197	0.41 172	0.41 197

ADLNet	0.41 164	0.41 146	0.41 160	0.41 180	0.41 196	0.41 177	0.41 198	0.41 154	0.41 195	0.41 145	0.41 199	0.41 173	0.41 195	0.41 188	0.41 198	0.41 192	0.41 177	0.41 196	0.41 176	0.41 197	0.41 169	0.41 197	0.41 195	0.41 197	0.41 173	0.41 197	0.41 172	0.41 197

GEAStereo	0.42 170	0.55 180	0.44 169	0.48 200	0.35 178	0.48 202	0.35 175	0.54 188	0.35 174	0.47 162	0.36 179	0.47 190	0.41 195	0.38 177	0.38 182	0.38 182	0.51 205	0.36 177	0.51 210	0.38 187	0.48 192	0.35 174	0.35 173	0.36 180	0.52 208	0.37 184	0.48 194	0.36 181

GSStereo	0.42 170	0.56 184	0.44 169	0.48 200	0.36 183	0.48 202	0.36 181	0.54 188	0.36 179	0.47 162	0.36 179	0.47 190	0.36 179	0.36 173	0.35 173	0.36 176	0.48 195	0.36 177	0.48 199	0.36 181	0.48 192	0.36 179	0.36 178	0.36 180	0.48 196	0.36 178	0.48 194	0.35 176

gasm-f	0.42 170	0.55 180	0.44 169	0.48 200	0.35 178	0.48 202	0.35 175	0.54 188	0.35 174	0.47 162	0.36 179	0.47 190	0.41 195	0.38 177	0.38 182	0.38 182	0.51 205	0.36 177	0.51 210	0.38 187	0.48 192	0.35 174	0.35 173	0.36 180	0.52 208	0.37 184	0.48 194	0.36 181

DEFOM-Stereo	0.43 173	1.60 268	1.47 292	0.30 141	0.28 148	0.31 143	0.28 150	1.65 283	0.25 136	0.29 117	0.26 144	0.30 143	0.29 157	0.27 147	0.26 145	0.26 137	0.30 142	0.29 156	0.30 142	0.26 144	0.29 137	0.29 162	0.27 141	0.26 142	0.30 141	0.29 162	0.30 141	0.29 160

GES	0.43 173	0.41 146	0.31 141	0.35 151	0.30 165	0.47 196	0.28 150	0.33 125	0.28 150	0.35 124	0.29 159	2.95 321	0.38 184	0.35 168	0.30 164	0.34 171	0.34 146	0.30 162	0.33 143	0.30 165	0.35 145	0.30 165	0.33 168	0.33 171	0.33 144	0.31 168	0.33 143	0.29 160

MSCF	0.44 175	0.60 193	0.47 177	0.50 208	0.40 194	0.50 209	0.38 189	0.57 196	0.38 182	0.48 166	0.38 188	0.48 198	0.38 184	0.38 177	0.38 182	0.38 182	0.49 200	0.38 185	0.49 203	0.39 194	0.50 200	0.38 183	0.38 186	0.38 187	0.49 201	0.38 188	0.49 202	0.38 187

LG-Stereo_L1	0.44 175	0.58 190	0.49 190	0.51 211	0.38 188	0.51 211	0.38 189	0.56 194	0.38 182	0.50 168	0.38 188	0.50 203	0.38 184	0.38 177	0.38 182	0.38 182	0.52 207	0.38 185	0.52 213	0.38 187	0.51 202	0.38 183	0.38 186	0.38 187	0.52 208	0.38 188	0.51 206	0.40 195

FCDSN-DC	0.44 175	0.31 130	0.35 147	0.34 147	0.28 148	0.35 150	0.30 168	0.32 124	0.25 136	1.32 253	0.24 138	1.00 263	0.32 167	0.35 168	0.34 171	0.30 159	0.72 232	0.37 182	0.48 199	0.32 170	0.53 208	0.49 220	0.23 133	0.29 160	0.50 202	0.42 202	0.61 222	0.71 257
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	0.45 178	0.57 187	0.45 175	0.54 213	0.37 184	0.53 215	0.37 186	0.56 194	0.40 191	0.53 174	0.38 188	0.53 210	0.37 181	0.37 175	0.37 180	0.37 179	0.55 210	0.38 185	0.53 215	0.37 183	0.53 208	0.37 180	0.37 182	0.39 194	0.54 213	0.37 184	0.54 212	0.37 184

WAO-7	0.46 179	0.38 140	0.38 153	0.38 161	0.38 188	0.38 163	0.38 189	0.38 142	0.38 182	2.57 310	0.38 188	0.38 161	0.38 184	0.38 177	0.38 182	0.38 182	0.38 160	0.38 185	0.38 159	0.38 187	0.38 154	0.38 183	0.38 186	0.38 187	0.38 158	0.38 188	0.38 157	0.38 187

Venus	0.46 179	0.38 140	0.40 157	0.38 161	0.38 188	0.39 170	0.38 189	0.38 142	0.38 182	2.71 312	0.38 188	0.38 161	0.38 184	0.38 177	0.38 182	0.38 182	0.38 160	0.38 185	0.38 159	0.38 187	0.38 154	0.38 183	0.38 186	0.38 187	0.38 158	0.38 188	0.39 167	0.38 187

HanzoNet	0.47 181	0.39 144	0.38 153	0.38 161	0.38 188	0.38 163	0.38 189	0.40 152	0.38 182	2.63 311	0.38 188	0.38 161	0.38 184	0.38 177	0.38 182	0.39 190	0.38 160	0.38 185	0.38 159	0.42 202	0.38 154	0.39 192	0.39 192	0.38 187	0.38 158	0.38 188	0.38 157	0.39 193

IMH	0.47 181	0.40 145	0.39 156	0.38 161	0.38 188	0.38 163	0.38 189	0.38 142	0.40 191	2.79 314	0.38 188	0.38 161	0.38 184	0.38 177	0.38 182	0.38 182	0.39 170	0.38 185	0.38 159	0.40 196	0.38 154	0.38 183	0.38 186	0.38 187	0.38 158	0.38 188	0.38 157	0.38 187

LL-Strereo2	0.47 181	2.60 298	0.51 195	0.38 161	0.28 148	0.37 159	0.28 150	0.55 192	0.35 174	0.44 155	0.34 175	0.44 183	0.34 172	0.34 164	0.36 177	0.36 176	0.47 190	0.36 177	0.47 192	0.35 177	0.47 185	0.35 174	0.35 173	0.35 177	0.46 185	0.35 175	0.47 188	0.35 176

DN	0.50 184	0.59 192	0.44 169	0.59 222	0.44 204	0.59 222	0.44 206	0.57 196	0.44 202	0.57 178	0.44 205	0.57 216	0.44 203	0.44 196	0.44 205	0.44 199	0.59 216	0.44 204	0.59 222	0.44 205	0.59 217	0.44 204	0.44 202	0.44 204	0.59 222	0.44 205	0.59 218	0.44 203

GMOStereo	0.50 184	0.44 155	2.38 323	0.40 173	0.34 175	0.42 181	0.36 181	1.96 291	0.34 170	0.41 145	0.36 179	0.42 177	0.35 174	0.34 164	0.38 182	0.31 164	0.39 170	0.34 171	0.40 171	0.33 174	0.39 163	0.33 171	0.33 168	0.34 173	0.40 168	0.36 178	0.40 168	0.32 171

error version	0.50 184	0.44 155	2.38 323	0.40 173	0.34 175	0.42 181	0.36 181	1.96 291	0.34 170	0.41 145	0.36 179	0.42 177	0.35 174	0.34 164	0.38 182	0.31 164	0.39 170	0.34 171	0.40 171	0.33 174	0.39 163	0.33 171	0.33 168	0.34 173	0.40 168	0.36 178	0.40 168	0.32 171

SANet	0.50 184	0.50 174	0.50 191	0.50 208	0.50 224	0.50 209	0.50 224	0.50 180	0.50 223	0.50 168	0.50 223	0.50 203	0.50 222	0.50 216	0.50 225	0.50 221	0.50 203	0.50 224	0.50 207	0.50 225	0.50 200	0.50 226	0.50 219	0.50 221	0.50 202	0.50 225	0.50 204	0.50 219

PDISCO_ROB	0.50 184	0.15 77	0.11 62	0.16 91	3.16 333	0.13 74	0.12 91	0.14 62	0.12 89	0.15 67	0.11 74	2.55 320	0.11 75	2.20 317	0.13 96	0.12 90	0.16 91	0.10 62	0.14 74	0.12 93	0.15 85	0.12 93	0.12 89	0.12 91	0.15 81	0.10 61	2.75 321	0.09 60

otaku	0.52 189	0.46 161	0.48 184	0.46 191	0.46 206	0.46 190	0.46 208	0.46 163	0.47 211	1.88 272	0.46 208	0.46 185	0.46 208	0.46 200	0.46 208	0.46 202	0.47 190	0.46 206	0.46 188	0.46 208	0.47 185	0.46 205	0.46 204	0.46 207	0.47 191	0.46 207	0.46 184	0.47 208

HaxPig	0.52 189	0.48 170	0.47 177	0.47 196	0.47 210	0.47 196	0.47 212	0.47 169	0.47 211	1.80 269	0.47 212	0.47 190	0.47 211	0.47 204	0.47 212	0.47 209	0.47 190	0.47 213	0.47 192	0.47 213	0.47 185	0.47 213	0.47 210	0.47 211	0.47 191	0.47 214	0.47 188	0.47 208

UNDER WATER	0.52 189	0.47 167	0.47 177	0.47 196	0.47 210	0.47 196	0.47 212	0.47 169	0.47 211	1.90 273	0.47 212	0.47 190	0.47 211	0.47 204	0.47 212	0.47 209	0.46 186	0.47 213	0.47 192	0.47 213	0.46 181	0.47 213	0.47 210	0.48 215	0.47 191	0.47 214	0.47 188	0.47 208

Dean	0.52 189	0.46 161	0.48 184	0.46 191	0.46 206	0.46 190	0.46 208	0.46 163	0.46 206	1.90 273	0.46 208	0.47 190	0.46 208	0.46 200	0.46 208	0.46 202	0.48 195	0.46 206	0.46 188	0.46 208	0.46 181	0.46 205	0.46 204	0.46 207	0.46 185	0.46 207	0.46 184	0.46 205

Ntro	0.53 193	0.47 167	0.50 191	0.46 191	0.48 216	0.47 196	0.47 212	0.46 163	0.46 206	2.05 286	0.47 212	0.47 190	0.49 220	0.47 204	0.47 212	0.46 202	0.48 195	0.46 206	0.49 203	0.46 208	0.47 185	0.46 205	0.46 204	0.47 211	0.46 185	0.46 207	0.47 188	0.47 208

RainbowNet	0.53 193	0.48 170	0.48 184	0.48 200	0.48 216	0.48 202	0.48 217	0.48 172	0.48 216	1.92 275	0.48 218	0.48 198	0.48 215	0.48 210	0.48 218	0.48 213	0.48 195	0.48 217	0.48 199	0.48 217	0.48 192	0.48 216	0.48 214	0.48 215	0.48 196	0.48 218	0.48 194	0.48 215

LVE	0.53 193	0.47 167	0.48 184	0.47 196	0.47 210	0.47 196	0.47 212	0.48 172	0.47 211	1.96 280	0.47 212	0.47 190	0.47 211	0.47 204	0.47 212	0.47 209	0.47 190	0.47 213	0.47 192	0.47 213	0.47 185	0.47 213	0.47 210	0.47 211	0.47 191	0.47 214	0.47 188	0.47 208

ACVNet_1	0.53 193	0.46 161	0.48 184	0.47 196	0.47 210	0.46 190	0.48 217	0.48 172	0.48 216	2.07 287	0.47 212	0.48 198	0.48 215	0.47 204	0.47 212	0.46 202	0.49 200	0.47 213	0.47 192	0.47 213	0.48 192	0.46 205	0.46 204	0.48 215	0.47 191	0.47 214	0.48 194	0.47 208

ACVNet-4b	0.53 193	0.46 161	0.47 177	0.46 191	0.46 206	0.46 190	0.46 208	0.46 163	0.46 206	2.17 290	0.46 208	0.46 185	0.47 211	0.46 200	0.46 208	0.46 202	0.46 186	0.46 206	0.46 188	0.46 208	0.46 181	0.46 205	0.46 204	0.47 211	0.46 185	0.46 207	0.46 184	0.46 205

AIO-test2	0.54 198	0.65 197	0.55 202	0.60 224	0.50 224	0.60 223	0.49 220	0.65 202	0.48 216	0.60 181	0.49 221	0.59 217	0.50 222	0.50 216	0.49 222	0.49 217	0.60 218	0.50 224	0.60 224	0.49 222	0.60 218	0.49 220	0.50 219	0.51 223	0.60 224	0.48 218	0.60 219	0.50 219

AIO-test1	0.54 198	0.64 196	0.54 199	0.60 224	0.49 220	0.61 225	0.49 220	0.64 201	0.49 221	0.59 179	0.48 218	0.60 219	0.50 222	0.48 210	0.48 218	0.48 213	0.60 218	0.48 217	0.60 224	0.48 217	0.60 218	0.49 220	0.49 216	0.49 219	0.59 222	0.49 222	0.60 219	0.49 216

notaker	0.54 198	0.48 170	0.48 184	0.48 200	0.48 216	0.48 202	0.49 220	0.48 172	0.48 216	1.95 279	0.48 218	0.48 198	0.48 215	0.48 210	0.48 218	0.48 213	0.48 195	0.48 217	0.48 199	0.48 217	0.49 198	0.48 216	0.48 214	0.49 219	0.48 196	0.48 218	0.48 194	0.49 216

FSD	0.55 201	0.55 180	0.42 166	0.54 213	0.42 201	0.55 217	0.43 204	0.54 188	0.42 200	0.59 179	0.42 204	0.54 212	0.44 203	0.43 194	0.42 204	0.42 197	0.55 210	0.42 202	2.46 316	0.44 205	0.55 211	0.43 202	0.42 199	0.44 204	0.55 214	0.43 204	0.55 213	0.53 225

ACVNet_2	0.55 201	0.49 173	0.50 191	0.49 206	0.49 220	0.49 208	0.49 220	0.49 176	0.49 221	2.14 289	0.49 221	0.50 203	0.49 220	0.49 213	0.49 222	0.49 217	0.50 203	0.49 223	0.50 207	0.49 222	0.49 198	0.49 220	0.49 216	0.50 221	0.50 202	0.49 222	0.50 204	0.49 216

CFNet	0.55 201	0.25 115	0.18 96	0.25 128	0.18 121	0.25 132	0.18 123	0.25 109	0.18 119	0.25 108	0.18 122	0.25 129	0.18 123	0.18 116	0.18 119	0.18 118	0.25 130	0.18 123	0.25 130	0.18 121	5.31 352	4.36 352	0.18 119	0.18 122	0.25 131	0.18 122	0.25 130	0.18 123

PSMNet_ROB	0.55 201	0.55 180	0.56 205	0.56 217	0.55 228	0.56 218	0.55 228	0.55 192	0.55 227	0.55 175	0.55 228	0.55 213	0.55 230	0.55 219	0.56 230	0.55 225	0.55 210	0.55 230	0.55 218	0.55 228	0.55 211	0.55 229	0.55 224	0.55 229	0.55 214	0.55 230	0.55 213	0.55 226

PointNet	0.56 205	0.69 199	0.47 177	0.69 233	0.47 210	0.69 231	0.47 212	0.70 208	0.47 211	0.69 186	0.47 212	0.69 228	0.48 215	0.47 204	0.47 212	0.47 209	0.70 228	0.48 217	0.70 231	0.48 217	0.69 227	0.48 216	0.47 210	0.48 215	0.70 231	0.48 218	0.69 227	0.47 208

IER	0.56 205	2.72 301	2.20 317	0.38 161	0.29 158	0.38 163	0.27 143	2.77 316	0.27 145	0.38 133	0.28 151	0.37 158	0.25 138	0.26 140	0.25 140	0.26 137	0.38 160	0.29 156	0.38 159	0.25 140	0.39 163	0.25 137	0.29 154	0.29 160	0.40 168	0.25 138	0.38 157	0.25 138

LG-Stereo	0.57 207	0.58 190	0.43 167	0.54 213	0.65 241	0.95 255	0.69 255	0.69 204	0.38 182	0.52 172	0.37 185	0.53 210	0.37 181	0.68 248	0.73 259	0.72 255	0.70 228	0.37 182	0.54 217	0.37 183	0.54 210	0.37 180	0.37 182	0.56 230	0.95 256	0.59 235	0.84 243	0.37 184

CASS	0.58 208	0.89 216	0.55 202	0.56 217	0.55 228	0.60 223	0.57 234	0.57 196	0.56 229	0.55 175	0.56 229	0.56 214	0.50 222	0.63 231	0.56 230	0.56 228	0.62 221	0.62 239	0.59 222	0.56 230	0.56 213	0.48 216	0.60 231	0.56 230	0.57 219	0.60 237	0.57 217	0.59 231
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 209	0.29 126	0.22 110	0.27 136	5.05 355	0.30 142	0.21 129	0.28 117	0.21 126	0.27 116	0.21 128	0.27 138	0.20 125	0.21 126	0.21 129	0.21 125	0.27 139	0.21 131	0.27 138	0.21 131	0.27 133	0.23 136	0.21 126	0.21 129	0.27 138	0.21 129	5.06 348	0.22 132

LMCR-Stereo	0.61 210	0.61 194	0.61 217	0.61 227	0.61 235	0.67 230	0.61 239	0.61 199	0.61 236	0.61 182	0.61 236	0.61 220	0.61 237	0.61 227	0.61 237	0.61 232	0.61 220	0.61 238	0.61 226	0.61 236	0.61 220	0.61 236	0.61 232	0.61 239	0.61 226	0.61 238	0.61 222	0.61 237

AANet_RVC	0.61 210	0.31 130	5.05 343	0.31 143	0.19 125	0.24 124	0.20 126	5.86 339	0.20 123	0.24 102	0.18 122	0.25 129	0.20 125	0.23 134	0.21 129	0.18 118	0.37 157	0.18 123	0.24 123	0.19 126	0.25 125	0.19 127	0.19 122	0.19 124	0.24 123	0.15 103	0.24 121	0.20 126

iRaftStereo_RVC	0.62 212	1.76 271	2.24 319	0.52 212	0.37 184	0.53 215	0.38 189	2.51 310	0.38 182	0.51 171	0.38 188	0.51 206	0.38 184	0.38 177	0.38 182	0.38 182	0.52 207	0.38 185	0.52 213	0.38 187	0.52 205	0.38 183	0.38 186	0.38 187	0.52 208	0.39 194	0.52 209	0.38 187

ARAFT	0.64 213	0.74 206	0.62 220	0.70 239	0.56 230	0.72 236	0.55 228	0.72 216	0.54 226	0.73 193	0.56 229	0.72 234	0.56 232	0.56 221	0.62 238	0.63 234	0.73 233	0.53 229	0.73 235	0.54 227	0.72 231	0.65 241	0.62 233	0.56 230	0.72 234	0.54 228	0.72 232	0.57 228

test_1	0.65 214	4.37 317	2.38 323	0.40 173	0.34 175	0.42 181	0.36 181	1.96 291	0.34 170	0.41 145	0.36 179	0.42 177	0.35 174	0.34 164	0.38 182	0.31 164	0.39 170	0.34 171	0.40 171	0.33 174	0.39 163	0.33 171	0.33 168	0.34 173	0.40 168	0.36 178	0.40 168	0.32 171

zero-FE	0.66 215	0.80 209	0.56 205	0.79 243	0.58 232	0.82 241	0.55 228	0.76 220	0.56 229	0.75 195	0.58 233	0.75 238	0.59 235	0.57 222	0.56 230	0.55 225	0.79 237	0.55 230	0.78 241	0.55 228	0.85 240	0.58 231	0.55 224	0.57 234	0.80 240	0.57 232	0.80 237	0.57 228

HH	0.66 215	2.13 280	0.47 177	0.37 157	0.29 158	0.36 155	0.27 143	0.49 176	0.44 202	0.78 196	0.68 249	0.67 225	0.90 268	0.62 228	0.90 267	0.53 223	0.88 245	0.48 217	0.37 155	0.29 158	0.63 223	0.66 244	0.66 239	0.51 223	1.06 273	0.61 238	1.08 272	0.60 233

HanStereo	0.66 215	2.13 280	0.47 177	0.37 157	0.29 158	0.36 155	0.27 143	0.49 176	0.44 202	0.78 196	0.68 249	0.67 225	0.90 268	0.62 228	0.90 267	0.53 223	0.88 245	0.48 217	0.37 155	0.29 158	0.63 223	0.66 244	0.66 239	0.51 223	1.06 273	0.61 238	1.08 272	0.60 233

DSFCA	0.66 215	0.73 204	0.74 233	0.68 232	0.65 241	0.64 227	0.65 246	0.65 202	0.65 239	0.66 185	0.65 241	0.65 222	0.64 240	0.65 236	0.65 243	0.65 238	0.65 223	0.65 244	0.65 228	0.65 241	0.65 226	0.65 241	0.65 238	0.65 244	0.66 228	0.66 244	0.65 225	0.65 241

STTRV1_RVC	0.66 215	1.59 266	0.52 198	0.69 233	0.61 235	0.66 229	0.43 204	0.88 230	0.45 205	0.71 191	0.62 237	0.69 228	0.45 207	0.62 228	0.40 195	0.44 199	0.80 239	0.59 235	0.76 240	0.63 237	0.80 234	0.46 205	0.64 235	0.61 239	0.72 234	0.54 228	0.80 237	0.60 233

4D-IteraStereo	0.67 220	3.40 307	1.05 264	0.71 240	0.83 264	0.47 196	0.27 143	0.47 169	0.27 145	0.35 124	0.26 144	0.68 227	0.84 264	0.41 188	0.54 227	0.89 264	0.74 235	0.88 268	0.73 235	0.87 268	0.42 174	0.27 144	0.28 146	0.28 150	0.36 151	0.28 147	0.68 226	0.90 267

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 220	0.74 206	0.60 211	0.79 243	0.61 235	0.76 237	0.57 234	0.71 213	0.56 229	0.71 191	0.54 227	0.72 234	0.66 243	0.65 236	0.65 243	0.64 236	0.74 235	0.64 242	0.74 237	0.63 237	0.73 232	0.65 241	0.64 235	0.64 242	0.74 236	0.61 238	0.73 233	0.64 239

Occ-G	0.68 222	0.54 178	3.16 332	0.57 221	0.45 205	0.52 214	0.40 197	3.44 323	0.46 206	0.52 172	0.45 207	0.51 206	0.44 203	0.44 196	0.40 195	0.45 201	0.55 210	0.41 196	0.53 215	0.43 203	0.52 205	0.40 195	0.44 202	0.45 206	0.55 214	0.44 205	0.53 211	0.44 203

mm2	0.69 223	0.69 199	0.69 226	0.69 233	0.69 251	0.69 231	0.69 255	0.69 204	0.69 251	0.69 186	0.69 252	0.69 228	0.69 252	0.69 250	0.69 255	0.69 249	0.69 226	0.69 254	0.69 229	0.69 252	0.69 227	0.69 254	0.69 252	0.69 256	0.69 229	0.69 254	0.69 227	0.69 252

mm1	0.69 223	0.69 199	0.69 226	0.69 233	0.69 251	0.69 231	0.69 255	0.69 204	0.69 251	0.69 186	0.69 252	0.69 228	0.69 252	0.69 250	0.69 255	0.69 249	0.69 226	0.69 254	0.69 229	0.69 252	0.69 227	0.69 254	0.69 252	0.69 256	0.69 229	0.69 254	0.69 227	0.69 252

TorneroNet-64	0.69 223	0.65 197	0.30 138	0.27 136	0.47 210	0.28 140	0.35 175	0.34 131	0.80 258	7.93 357	0.29 159	0.30 143	0.31 164	0.81 260	0.28 152	0.27 146	0.29 141	0.28 147	0.85 247	0.83 266	0.62 222	0.28 150	0.30 162	0.28 150	0.52 208	0.29 162	0.29 140	0.27 146

DDUNet	0.69 223	0.84 213	0.59 210	0.84 249	0.59 233	0.87 247	0.57 234	0.84 226	0.59 235	0.82 203	0.58 233	0.85 247	0.57 233	0.59 226	0.59 234	0.57 229	0.87 244	0.59 235	0.85 247	0.59 235	0.85 240	0.59 234	0.59 229	0.59 235	0.87 245	0.59 235	0.84 243	0.59 231

UDG	0.70 227	0.87 214	0.56 205	0.87 250	0.59 233	0.84 244	0.59 237	0.85 227	0.57 232	0.84 205	0.59 235	0.84 246	0.60 236	0.58 223	0.60 235	0.59 230	0.85 243	0.59 235	0.87 249	0.58 232	0.87 242	0.60 235	0.57 228	0.59 235	0.87 245	0.58 234	0.86 246	0.60 233

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 227	6.91 331	0.46 176	0.46 191	0.46 206	0.46 190	0.46 208	0.46 163	0.46 206	0.46 159	0.46 208	0.46 185	0.46 208	0.46 200	0.46 208	0.46 202	0.46 186	0.46 206	0.46 188	0.46 208	0.47 185	0.46 205	0.46 204	0.46 207	0.46 185	0.46 207	0.46 184	0.46 205

HCRNet	0.71 229	6.06 329	3.15 331	0.50 208	0.22 130	0.21 110	0.15 102	3.04 318	0.34 170	0.43 153	0.33 174	0.43 181	0.33 171	0.15 103	0.14 101	0.14 101	0.21 109	0.17 110	0.47 192	0.20 128	0.21 108	0.16 109	0.32 165	0.33 171	0.50 202	0.33 173	0.49 202	0.28 149

AFF-stereo	0.71 229	0.73 204	0.65 225	0.82 247	0.63 238	0.83 242	0.63 241	0.73 217	0.65 239	0.82 203	0.73 257	0.74 237	0.64 240	0.63 231	0.62 238	0.62 233	0.73 233	0.63 240	0.74 237	0.72 257	0.80 234	0.58 231	0.70 255	0.71 259	0.79 238	0.69 254	0.78 235	0.72 258

DMCA-RVC	0.71 229	0.72 202	0.72 228	0.71 240	0.70 254	0.70 234	0.70 260	0.70 208	0.71 253	0.70 190	0.71 255	0.71 233	0.70 254	0.70 252	0.71 257	0.70 252	0.70 228	0.71 258	0.70 231	0.71 255	0.70 230	0.70 256	0.71 257	0.71 259	0.70 231	0.72 259	0.71 230	0.70 255

PA-Net	0.71 229	0.62 195	0.55 202	0.69 233	0.71 255	0.70 234	0.69 255	0.69 204	0.74 256	0.73 193	0.75 258	0.59 217	0.72 257	0.82 261	0.79 262	0.83 261	0.67 225	0.76 261	0.81 245	0.67 248	0.61 220	0.76 260	0.68 250	0.65 244	0.82 243	0.76 262	0.71 230	0.69 252
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DNS	0.73 233	0.88 215	0.64 224	0.88 251	0.64 240	0.88 248	0.64 244	0.85 227	0.63 237	0.85 206	0.63 239	0.85 247	0.63 238	0.63 231	0.63 241	0.64 236	0.88 245	0.64 242	0.88 250	0.64 240	0.88 243	0.64 240	0.64 235	0.64 242	0.88 247	0.64 243	0.88 247	0.64 239

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 234	0.57 187	0.57 208	0.56 217	0.92 267	1.07 273	0.63 241	1.03 251	0.82 262	0.49 167	0.77 259	0.69 228	0.54 229	0.58 223	0.54 227	0.86 263	1.06 268	0.72 259	1.06 271	0.79 260	0.58 216	0.87 266	0.59 229	0.46 207	0.76 237	0.46 207	1.05 269	0.97 272

AEACV	0.74 234	0.52 176	3.10 329	0.60 224	0.48 216	0.56 218	0.48 217	3.02 317	0.83 263	0.61 182	0.62 237	0.72 234	0.50 222	0.49 213	0.49 222	0.48 213	0.58 215	0.50 224	0.55 218	0.48 217	0.56 213	0.50 226	0.50 219	0.51 223	0.58 220	0.51 227	0.60 219	0.51 222

MyStereo04	0.76 236	4.78 323	0.62 220	0.63 230	0.54 227	0.65 228	0.56 232	0.61 199	0.58 233	0.61 182	0.56 229	0.63 221	0.57 233	0.63 231	0.60 235	0.60 231	0.64 222	0.56 233	0.63 227	0.58 232	0.63 223	0.62 238	0.55 224	0.60 237	0.63 227	0.57 232	0.64 224	0.58 230

RSM++	0.77 237	0.91 217	0.72 228	0.83 248	0.71 255	0.83 242	0.72 261	0.81 225	0.71 253	0.81 202	0.71 255	0.81 245	0.71 256	0.71 254	0.71 257	0.70 252	0.83 242	0.72 259	0.83 246	0.81 265	0.83 238	0.72 259	0.71 257	0.71 259	0.88 247	0.71 257	0.83 242	0.70 255

test-3	0.78 238	4.38 318	1.80 305	0.62 228	0.49 220	0.62 226	0.50 224	1.86 286	0.64 238	0.69 186	0.52 225	0.66 223	0.38 184	0.58 223	0.57 233	0.46 202	0.66 224	0.46 206	0.50 207	0.44 205	0.48 192	0.58 231	0.54 223	0.60 237	0.70 231	0.46 207	0.48 194	0.50 219

WQFJA1++	0.80 239	1.24 247	0.73 231	0.97 260	0.65 241	0.97 257	0.65 246	0.97 239	0.65 239	0.94 216	0.66 242	0.94 255	0.65 242	0.66 239	0.65 243	0.66 239	0.98 255	0.66 246	0.98 259	0.66 243	0.98 253	0.66 244	0.66 239	0.66 246	0.98 258	0.66 244	0.98 256	0.66 242

NLMM	0.80 239	1.26 253	0.75 237	0.98 262	0.66 244	0.97 257	0.66 248	0.97 239	0.66 242	0.94 216	0.66 242	0.96 262	0.66 243	0.66 239	0.68 253	0.67 244	0.99 257	0.68 253	0.98 259	0.66 243	0.99 254	0.66 244	0.66 239	0.66 246	1.00 264	0.66 244	0.99 257	0.66 242

AdaDepth	0.80 239	0.95 222	1.02 259	0.95 257	0.67 249	0.95 255	0.67 252	0.94 236	0.67 248	0.92 211	0.67 246	0.94 255	0.67 249	0.67 244	0.67 250	0.67 244	0.95 252	0.67 249	0.95 258	0.67 248	0.96 252	0.68 252	0.67 245	0.67 250	0.96 257	0.67 248	0.95 255	0.67 247

CroCo-Stereo	0.80 239	2.51 293	0.41 160	1.27 289	0.41 196	1.27 288	0.41 198	1.27 272	0.41 195	1.27 250	0.41 199	1.27 286	0.41 195	0.41 188	0.41 198	0.41 192	1.28 287	0.41 196	1.27 285	0.41 197	1.27 287	0.41 197	0.42 199	0.41 197	1.27 289	0.41 197	1.27 288	0.41 197
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	0.80 239	0.80 209	0.80 243	0.80 245	0.80 261	0.80 239	0.80 264	0.80 223	0.80 258	0.80 200	0.80 262	0.80 243	0.80 260	0.80 258	0.80 263	0.80 259	0.80 239	0.80 264	0.80 243	0.80 263	0.80 234	0.80 262	0.80 263	0.80 263	0.80 240	0.80 264	0.80 237	0.80 262

CSAN	0.80 239	0.80 209	0.80 243	0.80 245	0.80 261	0.80 239	0.80 264	0.80 223	0.80 258	0.80 200	0.80 262	0.80 243	0.80 260	0.80 258	0.80 263	0.80 259	0.80 239	0.80 264	0.80 243	0.80 263	0.80 234	0.80 262	0.80 263	0.80 263	0.80 240	0.80 264	0.80 237	0.80 262

WQFJX1	0.81 245	1.27 255	0.74 233	0.98 262	0.67 249	0.98 259	0.67 252	0.97 239	0.67 248	0.94 216	0.67 246	0.95 258	0.66 243	0.66 239	0.66 246	0.67 244	0.99 257	0.67 249	0.98 259	0.68 251	0.99 254	0.66 244	0.66 239	0.66 246	0.99 259	0.66 244	1.00 259	0.66 242

WQFJX	0.81 245	1.27 255	0.74 233	0.99 264	0.66 244	0.99 261	0.66 248	0.99 245	0.66 242	0.95 221	0.66 242	0.95 258	0.67 249	0.67 244	0.66 246	0.66 239	0.99 257	0.66 246	1.00 263	0.66 243	0.99 254	0.67 250	0.68 250	0.67 250	0.99 259	0.67 248	0.99 257	0.67 247

NLMM1	0.81 245	1.26 253	0.74 233	1.00 266	0.66 244	0.99 261	0.67 252	0.98 242	0.66 242	0.94 216	0.67 246	0.94 255	0.66 243	0.66 239	0.66 246	0.66 239	1.00 261	0.67 249	1.00 263	0.66 243	0.99 254	0.71 257	0.73 260	0.67 250	0.99 259	0.67 248	1.00 259	0.66 242

NLSM3	0.81 245	1.27 255	0.75 237	0.99 264	0.66 244	0.99 261	0.66 248	0.98 242	0.67 248	0.95 221	0.66 242	0.95 258	0.66 243	0.67 244	0.67 250	0.66 239	0.99 257	0.66 246	0.99 262	0.66 243	0.99 254	0.67 250	0.66 239	0.66 246	0.99 259	0.67 248	1.00 259	0.67 247

gcap-zeroshot	0.81 245	1.03 229	0.84 247	0.93 255	0.85 265	0.84 244	0.62 240	1.21 268	0.53 225	0.79 198	0.84 265	0.77 239	0.70 254	0.84 263	0.67 250	0.74 256	1.18 281	0.52 228	0.91 252	0.79 260	0.84 239	0.61 236	0.83 265	0.69 256	0.93 255	0.82 266	0.85 245	0.66 242

WQFJA1	0.82 250	1.52 265	0.76 239	1.01 271	0.66 244	0.98 259	0.66 248	0.98 242	0.66 242	0.95 221	0.68 249	0.95 258	0.66 243	0.68 248	0.66 246	0.66 239	1.00 261	0.67 249	1.00 263	0.67 248	0.99 254	0.68 252	0.67 245	0.68 255	0.99 259	0.67 248	1.00 259	0.67 247

AIO-Stereo	0.82 250	1.06 231	0.73 231	0.97 260	0.74 257	1.06 272	0.60 238	1.04 254	0.90 266	1.00 224	1.01 277	0.78 240	0.85 266	0.74 256	0.62 238	0.67 244	1.12 271	0.55 230	0.70 231	0.65 241	0.93 249	0.66 244	0.67 245	0.67 250	0.82 243	0.74 260	0.92 249	0.83 264

G-Net	0.82 250	1.77 272	0.78 241	0.78 242	0.78 259	0.78 238	0.78 262	0.78 222	0.79 257	0.79 198	0.78 260	0.78 240	0.78 259	0.78 257	0.78 261	0.78 257	0.79 237	0.79 262	0.79 242	0.79 260	0.79 233	0.79 261	0.79 262	0.79 262	0.79 238	0.79 263	0.79 236	0.79 261

ktn	0.84 253	1.15 236	0.54 199	1.16 283	1.26 298	0.51 211	0.53 227	0.51 183	0.66 242	4.54 340	0.51 224	0.52 209	0.52 228	0.66 239	0.51 226	0.51 222	1.37 292	1.17 291	0.49 203	0.51 226	1.23 283	0.51 228	0.67 245	0.51 223	0.51 206	0.68 253	0.51 206	0.51 222

KSHMR	0.85 254	0.72 202	0.51 195	0.49 206	0.49 220	0.51 211	1.07 285	0.50 180	0.48 216	6.04 352	0.52 225	0.66 223	0.98 274	0.49 213	0.77 260	0.49 217	1.17 278	0.51 227	0.49 203	1.06 283	0.51 202	0.49 220	0.49 216	0.51 223	1.04 271	0.49 222	0.81 241	0.72 258

CroCo-Stereo Lap2	0.85 254	2.86 304	0.43 167	1.33 291	0.43 203	1.31 289	0.42 203	1.32 273	0.42 200	1.31 252	0.44 205	1.32 288	0.44 203	0.43 194	0.44 205	0.43 198	1.35 288	0.43 203	1.32 289	0.43 203	1.31 289	0.43 202	0.43 201	0.42 203	1.31 291	0.42 202	1.31 289	0.43 202

MLG-Stereo	0.87 256	1.33 261	0.93 251	0.62 228	1.00 270	1.16 278	0.55 228	0.86 229	0.83 263	1.19 243	0.40 197	1.30 287	0.81 262	0.65 236	0.45 207	1.01 279	1.17 278	0.46 206	1.29 288	0.58 232	1.05 266	0.90 269	0.73 260	0.87 268	0.60 224	1.01 278	1.13 276	0.51 222

DGTPSM_ROB	0.92 257	0.93 221	0.91 249	0.93 255	0.91 266	0.92 251	0.93 270	0.92 233	0.92 267	0.92 211	0.91 267	0.91 251	0.93 271	0.91 264	0.92 271	0.92 271	0.92 250	0.92 269	0.92 253	0.90 269	0.91 245	0.92 270	0.93 269	0.94 273	0.92 253	0.91 268	0.92 249	0.97 272

pmcnn	0.92 257	0.92 218	0.92 250	0.92 253	0.92 267	0.92 251	0.92 268	0.92 233	0.92 267	0.92 211	0.92 269	0.92 254	0.92 270	0.92 266	0.92 271	0.92 271	0.92 250	0.92 269	0.92 253	0.92 273	0.92 247	0.92 270	0.92 268	0.92 272	0.92 253	0.92 269	0.92 249	0.92 270

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 259	0.77 208	0.82 245	1.16 283	0.75 258	0.99 261	0.92 268	0.91 231	0.99 273	0.94 216	0.91 267	1.15 275	0.88 267	0.92 266	1.00 274	0.67 244	0.98 255	1.00 274	0.75 239	0.91 270	1.18 276	0.87 266	0.89 267	0.90 269	1.08 276	1.07 283	0.74 234	0.89 266

HSM-Net_RVC	0.93 259	1.09 234	0.79 242	1.10 276	0.78 259	1.09 274	0.79 263	1.16 262	0.80 258	1.14 235	0.79 261	1.17 278	0.77 258	0.73 255	0.83 265	0.78 257	1.19 282	0.79 262	1.18 280	0.72 257	1.19 278	0.80 262	0.72 259	0.80 263	1.18 284	0.74 260	1.14 277	0.73 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 259	8.54 344	0.41 160	0.56 217	0.37 184	0.56 218	0.37 186	0.50 180	0.40 191	0.56 177	5.24 356	0.56 214	0.34 172	0.40 187	0.41 198	0.34 171	0.53 209	0.40 193	0.56 220	0.38 187	0.52 205	0.40 195	0.40 194	0.41 197	0.56 217	0.40 196	0.56 215	0.40 195

DPSimNet_ROB	0.93 259	1.04 230	0.83 246	1.05 274	0.82 263	1.04 270	0.83 267	1.03 251	0.89 265	1.03 230	0.84 265	1.03 269	0.84 264	0.83 262	0.84 266	0.83 261	1.14 273	0.84 266	1.12 276	0.84 267	1.04 265	0.88 268	0.83 265	0.84 267	1.07 275	0.83 267	1.15 278	0.88 265

DPSM_ROB	0.93 259	0.92 218	0.94 252	0.96 258	1.02 276	0.92 251	0.98 271	0.95 237	0.92 267	0.92 211	0.92 269	0.91 251	0.97 272	0.92 266	0.91 269	0.91 268	0.96 253	0.94 271	0.93 256	0.91 270	0.93 249	0.92 270	0.93 269	0.91 270	0.91 251	0.99 271	0.92 249	0.91 268

DPSM	0.93 259	0.92 218	0.94 252	0.96 258	1.02 276	0.92 251	0.98 271	0.95 237	0.92 267	0.92 211	0.92 269	0.91 251	0.97 272	0.92 266	0.91 269	0.91 268	0.96 253	0.94 271	0.93 256	0.91 270	0.93 249	0.92 270	0.93 269	0.91 270	0.91 251	0.99 271	0.92 249	0.91 268

LGCAT	1.00 265	1.00 223	1.00 254	1.00 266	1.00 270	1.00 265	1.00 276	1.00 246	1.00 274	1.00 224	1.00 273	1.00 263	1.00 276	1.00 273	1.00 274	1.00 275	1.00 261	1.00 274	1.00 263	1.00 275	1.00 260	1.00 275	1.00 274	1.00 276	1.00 264	1.00 274	1.00 259	1.00 274

GANet	1.00 265	1.00 223	1.00 254	1.00 266	1.00 270	1.00 265	1.00 276	1.00 246	1.00 274	1.00 224	1.00 273	1.00 263	1.00 276	1.00 273	1.00 274	1.00 275	1.00 261	1.00 274	1.00 263	1.00 275	1.00 260	1.00 275	1.00 274	1.00 276	1.00 264	1.00 274	1.00 259	1.00 274

TDLM	1.00 265	1.00 223	1.00 254	1.00 266	1.00 270	1.00 265	1.00 276	1.00 246	1.00 274	1.00 224	1.00 273	1.00 263	1.00 276	1.00 273	1.00 274	1.00 275	1.00 261	1.00 274	1.00 263	1.00 275	1.00 260	1.00 275	1.00 274	1.00 276	1.00 264	1.00 274	1.00 259	1.00 274

CVANet_RVC	1.00 265	1.00 223	1.00 254	1.00 266	1.00 270	1.00 265	1.00 276	1.00 246	1.00 274	1.00 224	1.00 273	1.00 263	1.00 276	1.00 273	1.00 274	1.00 275	1.00 261	1.00 274	1.00 263	1.00 275	1.00 260	1.00 275	1.00 274	1.00 276	1.00 264	1.00 274	1.00 259	1.00 274

ccs_rob	1.00 265	10.06 350	0.31 141	0.44 188	0.31 168	0.43 186	0.31 171	0.43 159	0.32 165	0.45 156	0.32 170	1.20 282	0.31 164	7.02 356	0.31 167	0.31 164	0.44 184	0.31 165	0.44 185	0.32 170	0.44 179	0.31 167	0.32 165	0.32 168	0.44 183	0.32 170	0.43 180	0.31 169

trnet	1.01 270	1.01 227	1.01 258	1.01 271	1.01 275	1.01 269	1.01 280	1.01 250	1.01 278	1.01 229	1.01 277	1.01 268	1.01 281	1.01 277	1.01 279	1.01 279	1.01 267	1.01 279	1.01 270	1.01 279	1.01 264	1.01 279	1.01 278	1.01 280	1.01 269	1.01 278	1.01 268	1.01 278

CFNet_pseudo	1.01 270	9.78 348	0.29 132	0.38 161	0.28 148	0.38 163	0.28 150	0.38 142	0.28 150	0.39 136	0.28 151	0.39 165	0.28 148	9.50 357	0.29 160	0.28 147	0.38 160	0.28 147	0.38 159	0.28 149	0.38 154	0.28 150	0.28 146	0.28 150	0.38 158	0.28 147	0.38 157	0.28 149

pcwnet_v2	1.01 270	9.73 347	0.28 127	0.38 161	0.28 148	0.38 163	0.28 150	0.38 142	0.28 150	0.38 133	0.28 151	0.39 165	0.28 148	9.61 358	0.28 152	0.28 147	0.38 160	0.28 147	0.38 159	0.28 149	0.38 154	0.28 150	0.29 154	0.28 150	0.38 158	0.28 147	0.38 157	0.28 149

FlowAnything	1.02 273	2.51 293	0.58 209	1.60 298	0.56 230	1.61 298	0.56 232	1.60 282	0.55 227	1.61 266	0.56 229	1.61 295	0.55 230	0.55 219	0.55 229	0.55 225	1.61 298	0.56 233	1.61 296	0.56 230	1.62 296	0.55 229	0.56 227	0.56 230	1.62 299	0.56 231	1.62 297	0.56 227

WAO-8	1.02 273	1.50 264	1.49 293	0.40 173	0.40 194	1.56 297	0.98 271	1.55 281	0.58 233	4.18 336	0.40 197	0.79 242	0.48 215	0.91 264	0.39 194	0.99 274	0.71 231	0.70 257	0.51 210	0.77 259	1.07 268	0.82 265	0.69 252	0.96 275	1.01 269	1.30 300	1.10 274	1.38 304

UCFNet_RVC	1.03 275	10.10 351	0.28 127	0.38 161	0.28 148	0.39 170	0.28 150	0.38 142	0.28 150	0.39 136	0.28 151	0.39 165	0.29 157	9.62 359	0.28 152	0.28 147	0.38 160	0.28 147	0.38 159	0.28 149	0.39 163	0.28 150	0.29 154	0.28 150	0.39 167	0.28 147	0.38 157	0.29 160

GLC_STEREO	1.05 276	1.01 227	1.02 259	1.02 273	1.02 276	1.05 271	1.06 282	1.05 255	1.05 280	1.04 232	1.05 280	1.05 270	1.04 282	1.06 281	1.05 281	1.06 283	1.06 268	1.05 282	1.06 271	1.05 282	1.06 267	1.06 282	1.04 280	1.05 282	1.04 271	1.05 281	1.06 270	1.06 280

FC-DCNN	1.10 277	0.81 212	0.77 240	0.63 230	0.42 201	0.86 246	0.64 244	0.91 231	0.96 271	1.11 233	0.80 262	1.07 271	0.81 262	0.67 244	1.75 315	1.30 299	1.41 294	0.85 267	1.28 287	0.71 255	2.12 309	1.32 299	0.52 222	0.81 266	1.64 300	1.40 307	2.39 315	1.75 318

RP	1.14 278	1.16 238	1.15 274	1.17 285	1.10 285	1.16 278	1.15 288	1.10 257	1.16 290	1.15 236	1.08 282	1.16 276	1.15 289	1.15 289	1.14 289	1.16 289	1.16 276	1.10 284	1.10 273	1.10 286	1.16 272	1.11 286	1.10 284	1.19 295	1.14 280	1.19 295	1.07 271	1.10 283

Abc-Net	1.14 278	1.16 238	1.18 278	1.10 276	1.10 285	1.16 278	1.18 292	1.16 262	1.13 287	1.11 233	1.16 288	1.16 276	1.12 287	1.10 282	1.17 292	1.16 289	1.16 276	1.10 284	1.16 277	1.14 290	1.17 274	1.16 289	1.11 286	1.09 287	1.10 277	1.10 286	1.16 279	1.17 289
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	1.15 280	1.90 274	1.10 268	1.37 293	0.94 269	1.36 290	0.98 271	1.48 279	0.98 272	1.37 257	0.98 272	1.37 292	0.98 274	0.95 270	0.94 273	0.95 273	1.37 292	0.95 273	1.38 291	0.95 274	1.38 293	0.95 274	0.95 272	0.95 274	1.37 294	0.95 270	1.37 293	0.95 271

TorneroNet	1.15 280	1.10 235	0.51 195	0.69 233	0.51 226	1.10 275	0.50 224	0.51 183	0.51 224	13.92 359	1.17 292	0.49 202	0.51 227	0.54 218	0.48 218	0.49 217	0.49 200	0.65 244	0.70 231	0.49 222	0.51 202	0.49 220	0.67 245	1.36 303	0.51 206	0.50 225	0.52 209	1.23 296

RGC	1.15 280	1.16 238	1.17 277	1.15 281	1.11 287	1.21 284	1.21 299	1.10 257	1.15 288	1.16 239	1.11 285	1.17 278	1.09 284	1.14 288	1.11 286	1.16 289	1.19 282	1.11 287	1.10 273	1.15 292	1.11 269	1.19 292	1.16 289	1.12 290	1.17 282	1.10 286	1.16 279	1.17 289

NCC-stereo	1.15 280	1.17 242	1.12 273	1.10 276	1.15 288	1.14 276	1.15 288	1.15 260	1.12 286	1.17 242	1.17 292	1.11 273	1.17 293	1.11 284	1.10 284	1.16 289	1.12 271	1.11 287	1.16 277	1.13 289	1.23 283	1.16 289	1.19 293	1.11 288	1.18 284	1.17 292	1.17 282	1.13 287

edge stereo	1.15 280	1.18 243	1.11 271	1.12 279	1.17 292	1.17 283	1.17 290	1.16 262	1.18 294	1.16 239	1.17 292	1.17 278	1.13 288	1.11 284	1.11 286	1.12 286	1.17 278	1.17 291	1.11 275	1.17 293	1.17 274	1.17 291	1.18 291	1.14 291	1.11 278	1.18 293	1.12 275	1.11 284

Nwc_Net	1.15 280	1.15 236	1.15 274	1.09 275	1.19 294	1.16 278	1.17 290	1.15 260	1.16 290	1.16 239	1.16 288	1.08 272	1.16 290	1.11 284	1.15 291	1.18 293	1.11 270	1.10 284	1.16 277	1.17 293	1.16 272	1.13 288	1.18 291	1.20 296	1.11 278	1.15 290	1.16 279	1.20 292

qqai	1.17 286	1.27 255	1.10 268	1.26 288	1.09 284	1.23 285	1.11 286	1.26 271	1.11 285	1.26 249	1.08 282	1.25 285	1.11 286	1.11 284	1.10 284	1.09 284	1.27 286	1.11 287	1.27 285	1.11 287	1.27 287	1.10 285	1.10 284	1.11 288	1.27 289	1.10 286	1.24 286	1.11 284

stereogan	1.17 286	1.19 245	1.15 274	1.15 281	1.15 288	1.15 277	1.19 293	1.19 266	1.15 288	1.15 236	1.16 288	1.19 281	1.19 294	1.19 291	1.19 293	1.19 294	1.15 274	1.19 294	1.19 281	1.19 296	1.15 271	1.19 292	1.15 288	1.15 292	1.16 281	1.15 290	1.19 283	1.20 292

MM-Stereo_test3	1.22 288	1.60 268	1.19 281	1.48 296	1.02 276	1.48 295	0.99 275	1.54 280	1.03 279	1.41 259	1.03 279	1.44 294	1.00 276	1.04 279	1.04 280	1.02 281	1.42 295	1.04 280	1.48 294	1.01 279	1.48 294	1.03 280	1.06 282	1.04 281	1.53 297	1.04 280	1.49 294	1.04 279

FAT-Stereo	1.22 288	1.23 246	1.19 281	1.21 287	1.24 297	1.24 287	1.19 293	1.25 270	1.24 297	1.25 248	1.19 295	1.20 282	1.24 298	1.20 292	1.21 295	1.25 298	1.22 284	1.21 296	1.25 284	1.23 299	1.22 281	1.19 292	1.19 293	1.24 299	1.25 287	1.20 296	1.19 283	1.25 298

S-Stereo	1.22 288	1.18 243	1.19 281	1.20 286	1.23 296	1.23 285	1.19 293	1.19 266	1.18 294	1.27 250	1.20 296	1.20 282	1.20 295	1.23 294	1.22 297	1.23 297	1.23 285	1.23 298	1.20 282	1.25 300	1.20 279	1.22 298	1.25 297	1.24 299	1.20 286	1.22 299	1.26 287	1.24 297

SPS-STEREO	1.25 291	1.47 263	1.06 266	1.54 297	1.08 282	1.52 296	1.20 298	1.44 277	1.06 282	1.49 264	1.10 284	1.41 293	1.10 285	0.98 271	1.08 283	1.12 286	1.47 296	1.04 280	1.53 295	1.14 290	1.52 295	1.07 283	1.02 279	1.05 282	1.48 296	1.07 283	1.55 295	1.11 284
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 292	1.37 262	1.35 285	1.38 294	1.40 301	1.39 293	1.77 316	1.36 274	1.74 315	1.36 256	1.36 301	1.36 291	1.36 301	1.36 296	1.35 299	1.41 306	1.36 290	1.36 304	1.36 290	1.35 303	1.36 291	1.35 302	1.36 300	1.35 302	1.36 293	1.35 303	1.36 292	1.35 300

HBP-ISP	1.47 293	1.07 233	1.03 262	1.30 290	1.08 282	1.36 290	1.06 282	1.44 277	1.25 299	1.97 281	1.51 306	1.65 297	1.58 307	0.98 271	1.58 307	1.68 313	1.98 304	1.32 299	2.02 304	1.28 301	2.95 321	1.89 322	0.97 273	1.06 284	1.26 288	0.99 271	1.94 300	1.43 307

PS-NSSS	1.48 294	4.46 320	1.35 285	1.35 292	1.35 300	1.41 294	1.34 301	1.36 274	1.35 302	1.40 258	1.35 300	1.33 289	1.35 300	1.37 297	1.40 302	1.35 300	1.35 288	1.35 302	1.39 292	1.44 308	1.35 290	1.34 301	1.35 299	1.38 306	1.35 292	1.33 302	1.34 290	1.38 304

CC-Net-ROB	1.51 295	4.40 319	1.69 301	1.39 295	1.40 301	1.37 292	1.40 306	1.36 274	1.39 303	1.41 259	1.36 301	1.35 290	1.38 303	1.39 299	1.39 300	1.36 301	1.36 290	1.35 302	1.39 292	1.39 304	1.37 292	1.36 303	1.41 304	1.48 308	1.39 295	1.42 308	1.35 291	1.35 300

GANetREF_RVC	1.52 296	2.01 277	1.21 284	1.98 304	1.21 295	1.98 303	1.21 299	1.98 294	1.21 296	1.99 283	1.21 297	1.98 304	1.21 297	1.02 278	1.21 295	1.21 296	1.99 305	1.21 296	1.99 303	1.21 297	1.99 303	1.21 295	1.21 295	1.21 297	1.99 305	1.21 297	1.99 303	1.21 294
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	1.60 297	2.69 300	1.46 290	1.99 305	1.31 299	1.99 305	1.36 302	1.99 295	1.31 300	1.84 270	1.32 299	1.89 298	1.31 299	1.32 295	1.30 298	1.36 301	1.94 300	1.33 301	1.93 299	1.30 302	1.92 300	1.33 300	1.31 298	1.31 301	1.94 302	1.31 301	1.93 299	1.31 299

R-Stereo Train	1.62 298	2.01 277	1.41 288	1.97 301	1.40 301	1.96 301	1.39 303	1.93 288	1.39 303	1.92 275	1.38 303	1.94 301	1.39 304	1.40 300	1.45 303	1.38 303	1.96 302	1.37 305	1.97 300	1.39 304	1.98 301	1.41 305	1.40 302	1.37 304	1.97 303	1.38 304	1.96 301	1.37 302

RAFT-Stereo	1.62 298	2.01 277	1.41 288	1.97 301	1.40 301	1.96 301	1.39 303	1.93 288	1.39 303	1.92 275	1.38 303	1.94 301	1.39 304	1.40 300	1.45 303	1.38 303	1.96 302	1.37 305	1.97 300	1.39 304	1.98 301	1.41 305	1.40 302	1.37 304	1.97 303	1.38 304	1.96 301	1.37 302
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 298	1.60 268	1.59 294	1.61 299	1.69 310	1.66 299	1.61 308	1.70 284	1.65 312	1.62 267	1.60 309	1.61 295	1.60 308	1.60 303	1.59 308	1.62 311	1.60 297	1.63 312	1.62 297	1.68 315	1.70 297	1.60 308	1.64 311	1.60 310	1.61 298	1.60 310	1.60 296	1.59 310

MonStereo	1.66 301	2.63 299	1.46 290	1.99 305	1.41 305	2.03 306	1.39 303	2.04 297	1.43 306	1.94 278	1.40 305	1.92 300	1.37 302	1.38 298	1.39 300	1.39 305	1.99 305	1.38 307	2.04 305	1.41 307	2.02 305	1.37 304	1.39 301	1.38 306	1.99 305	1.38 304	2.01 305	1.39 306

MoCha-V2	1.75 302	27.02 366	0.72 228	0.92 253	0.69 251	0.89 249	0.69 255	0.92 233	0.71 253	0.87 207	0.69 252	0.88 250	0.68 251	0.70 252	0.68 253	0.69 249	0.90 248	0.69 254	0.92 253	0.69 252	0.92 247	0.71 257	0.70 255	0.67 250	0.88 247	0.71 257	0.92 249	0.68 251

MFMNet_re	1.77 303	1.89 273	1.72 302	1.88 300	1.69 310	1.89 300	1.67 312	1.91 287	1.70 313	1.87 271	1.67 313	1.89 298	1.68 313	1.67 307	1.67 313	1.70 314	1.88 299	1.68 314	1.88 298	1.67 313	1.89 298	1.68 314	1.70 313	1.71 315	1.87 301	1.68 318	1.87 298	1.68 315

derf	1.84 304	1.93 275	1.73 303	1.97 301	1.77 313	1.98 303	1.76 315	1.94 290	1.73 314	1.97 281	1.78 315	1.97 303	1.76 314	1.76 309	1.71 314	1.79 315	1.94 300	1.77 315	1.98 302	1.75 317	1.89 298	1.71 315	1.77 316	1.77 317	2.01 307	1.74 319	2.00 304	1.71 316

MM-Stereo_test1	1.85 305	3.50 309	1.61 295	2.12 307	1.47 306	2.14 307	1.47 307	2.33 306	1.53 307	2.12 288	1.54 307	2.19 306	1.53 306	1.54 302	1.53 305	1.53 307	2.20 307	1.54 308	2.24 306	1.57 309	2.21 311	1.49 307	1.59 306	1.49 309	2.15 311	1.52 309	2.15 307	1.54 309

plain	1.96 306	3.33 306	1.04 263	3.24 324	1.04 280	3.24 324	1.04 281	3.26 320	1.05 280	3.26 320	1.13 286	3.27 324	1.06 283	1.05 280	1.05 281	1.05 282	3.28 322	1.05 282	3.29 322	1.06 283	3.30 323	1.05 281	1.05 281	1.06 284	3.30 324	1.06 282	3.30 324	1.06 280

UDGNet	1.97 307	2.43 291	1.67 299	2.46 315	1.70 312	2.44 314	1.69 313	2.34 307	1.63 311	2.35 304	1.67 313	2.37 315	1.67 312	1.68 308	1.64 312	1.67 312	2.44 314	1.64 313	2.43 314	1.67 313	2.43 317	1.66 312	1.67 312	1.63 314	2.43 316	1.66 316	2.42 316	1.66 314

LG-G_1	1.99 308	2.56 296	1.63 297	2.54 318	1.62 308	2.55 319	1.61 308	2.51 310	1.61 308	2.50 308	1.62 311	2.50 317	1.61 309	1.61 304	1.61 309	1.61 308	2.55 318	1.61 309	2.55 319	1.61 310	2.55 319	1.61 309	1.61 307	1.61 311	2.55 319	1.61 311	2.54 318	1.61 311

LG-G	1.99 308	2.56 296	1.63 297	2.54 318	1.62 308	2.55 319	1.61 308	2.51 310	1.61 308	2.50 308	1.62 311	2.50 317	1.61 309	1.61 304	1.61 309	1.61 308	2.55 318	1.61 309	2.55 319	1.61 310	2.55 319	1.61 309	1.61 307	1.61 311	2.55 319	1.61 311	2.54 318	1.61 311

LGtest1	1.99 308	2.55 295	1.62 296	2.54 318	1.61 307	2.54 316	1.61 308	2.51 310	1.61 308	2.49 307	1.61 310	2.49 316	1.61 309	1.61 304	1.61 309	1.61 308	2.55 318	1.62 311	2.54 318	1.61 310	2.54 318	1.61 309	1.61 307	1.61 311	2.54 318	1.61 311	2.54 318	1.61 311

FBW_ROB	2.04 311	2.50 292	1.75 304	2.45 314	1.78 314	2.40 312	1.74 314	2.47 309	1.77 316	2.37 305	1.81 316	2.30 309	1.80 315	1.78 310	1.88 323	1.80 316	2.41 313	1.77 315	2.43 314	1.83 318	2.39 315	1.81 320	1.76 315	1.75 316	2.56 321	1.75 320	2.30 312	1.74 317

TRStereo	2.05 312	2.13 280	1.85 307	2.27 308	1.84 316	2.28 308	1.84 319	2.29 302	1.87 319	2.29 298	1.86 318	2.30 309	1.87 319	2.30 324	1.87 320	2.08 323	2.29 309	1.87 319	2.30 308	1.87 320	2.08 306	1.72 316	1.86 320	2.30 329	2.13 308	1.84 322	2.29 309	1.87 321

XX-Stereo	2.05 312	2.13 280	1.85 307	2.27 308	1.84 316	2.28 308	1.84 319	2.29 302	1.87 319	2.29 298	1.86 318	2.30 309	1.87 319	2.30 324	1.87 320	2.08 323	2.29 309	1.87 319	2.30 308	1.87 320	2.08 306	1.72 316	1.86 320	2.30 329	2.13 308	1.84 322	2.29 309	1.87 321

EAI-Stereo	2.05 312	2.13 280	1.85 307	2.27 308	1.84 316	2.28 308	1.84 319	2.29 302	1.87 319	2.29 298	1.86 318	2.30 309	1.87 319	2.30 324	1.87 320	2.08 323	2.29 309	1.87 319	2.30 308	1.87 320	2.08 306	1.72 316	1.86 320	2.30 329	2.13 308	1.84 322	2.29 309	1.87 321

AF-Net	2.06 315	25.73 365	1.18 278	1.12 279	1.16 291	1.16 278	1.19 293	1.10 257	1.17 293	1.15 236	1.14 287	1.11 273	1.16 290	1.16 290	1.14 289	1.11 285	1.15 274	1.13 290	1.21 283	1.17 293	1.11 269	1.21 295	1.17 290	1.17 293	1.17 282	1.11 289	1.20 285	1.13 287

UniTT-Stereo	2.12 316	3.66 311	1.10 268	3.48 327	1.15 288	3.57 328	1.11 286	3.44 323	1.16 290	3.52 322	1.16 288	3.50 325	1.16 290	1.10 282	1.13 288	1.15 288	3.61 324	1.17 291	3.64 323	1.12 288	3.58 326	1.12 287	1.12 287	1.17 293	3.53 327	1.18 293	3.52 327	1.18 291

HUF	2.22 317	2.33 287	2.24 319	2.35 312	2.07 322	2.45 315	2.11 326	2.42 308	2.13 326	2.19 291	2.15 325	2.10 305	2.09 324	2.27 322	2.04 325	2.08 323	2.44 314	2.12 326	2.38 313	2.18 327	2.29 313	2.22 326	2.12 327	2.12 324	2.52 317	2.10 327	2.22 308	2.15 328

AIO_test	2.22 317	2.36 290	2.10 315	2.47 316	2.15 323	2.54 316	2.06 325	2.27 300	2.09 325	2.29 298	2.13 324	2.30 309	2.09 324	2.25 320	2.15 327	1.95 321	2.52 317	2.08 324	2.32 311	2.21 329	2.20 310	2.26 328	2.05 326	2.06 322	2.40 315	2.16 329	2.52 317	2.05 327

RAStereo	2.24 319	3.70 312	1.18 278	3.73 331	1.18 293	3.69 330	1.19 293	3.73 326	1.24 297	3.72 325	1.21 297	3.76 329	1.20 295	1.20 292	1.20 294	1.20 295	3.74 329	1.20 295	3.75 329	1.21 297	3.77 330	1.21 295	1.21 295	1.21 297	3.82 331	1.21 297	3.82 331	1.21 294

AIO_rvc	2.25 320	2.35 289	2.10 315	2.47 316	2.17 324	2.54 316	2.15 327	2.32 305	2.21 327	2.29 298	2.28 327	2.33 314	2.09 324	2.26 321	2.14 326	2.08 323	2.49 316	2.09 325	2.53 317	2.14 326	2.34 314	2.23 327	2.14 328	2.18 325	2.19 312	2.15 328	2.35 314	2.22 329

NCCL2	2.27 321	2.27 286	2.28 322	2.27 308	2.28 328	2.28 308	2.28 329	2.27 300	2.28 329	2.28 295	2.28 327	2.29 308	2.28 328	2.28 323	2.29 329	2.28 330	2.28 308	2.28 330	2.27 307	2.28 331	2.28 312	2.28 330	2.28 330	2.28 327	2.28 313	2.28 331	2.11 306	2.28 332

STTStereo	2.30 322	2.34 288	2.26 321	2.37 313	2.23 325	2.40 312	2.35 330	2.20 298	2.33 330	2.28 295	2.31 329	2.19 306	2.37 329	2.20 317	2.31 330	2.23 329	2.38 312	2.25 329	2.33 312	2.27 330	2.39 315	2.27 329	2.31 331	2.29 328	2.37 314	2.32 332	2.34 313	2.26 331

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 323	2.85 302	1.90 312	2.90 321	2.77 331	2.88 321	2.85 333	2.51 310	2.85 333	2.88 315	1.99 323	2.50 317	2.76 332	2.20 317	1.57 306	2.64 332	2.89 321	2.63 332	5.69 352	1.03 281	2.01 304	2.71 332	2.74 335	2.73 333	2.87 322	1.64 314	1.00 259	1.49 308
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)	2.52 324	3.41 308	1.05 264	3.29 325	1.05 281	3.29 327	1.06 282	3.30 322	1.06 282	3.31 321	1.06 281	4.97 347	2.72 331	2.72 328	2.71 332	2.70 333	6.57 354	2.19 327	5.08 349	1.08 285	3.36 324	1.07 283	1.07 283	1.07 286	3.35 326	1.07 283	3.36 326	1.07 282

sCroCo_RVC	2.76 325	4.00 314	1.82 306	4.00 335	1.83 315	3.98 336	1.82 317	3.99 328	1.81 317	4.14 333	2.76 331	4.13 338	1.82 317	1.83 311	1.83 316	1.82 317	4.01 334	1.82 318	3.98 332	1.86 319	4.00 335	1.82 321	1.83 318	1.84 318	4.02 337	1.81 321	4.00 335	1.83 320

NLSM1	2.82 326	3.85 313	2.57 327	3.19 323	2.46 329	3.28 326	2.38 331	3.29 321	2.42 331	3.20 319	2.64 330	3.14 322	2.62 330	2.46 327	2.44 331	2.51 331	3.31 323	2.53 331	3.17 321	2.47 332	3.27 322	2.33 331	2.65 332	2.61 332	3.22 323	2.55 333	3.31 325	2.39 333

sAnonymous2	2.87 327	4.16 315	1.89 310	4.26 340	1.87 319	4.23 339	1.92 322	4.17 329	1.94 323	4.16 334	1.92 321	4.20 339	1.92 322	1.96 313	1.86 318	1.87 319	4.25 338	1.90 322	4.23 338	1.91 323	4.26 338	1.93 323	1.89 323	1.90 319	4.07 339	1.91 325	5.09 351	1.93 325

CroCo_RVC	2.87 327	4.16 315	1.89 310	4.26 340	1.87 319	4.23 339	1.92 322	4.17 329	1.94 323	4.16 334	1.92 321	4.20 339	1.92 322	1.96 313	1.86 318	1.87 319	4.25 338	1.90 322	4.23 338	1.91 323	4.26 338	1.93 323	1.89 323	1.90 319	4.07 339	1.91 325	5.09 351	1.93 325

Anonymous3	3.36 329	4.93 325	2.20 317	4.92 347	2.23 325	4.90 347	2.23 328	4.89 335	2.24 328	4.95 346	2.21 326	4.91 346	2.21 327	2.18 316	2.22 328	2.22 328	4.86 345	2.20 328	4.90 345	2.20 328	4.96 348	2.21 325	2.21 329	2.21 326	6.30 353	2.21 330	4.90 344	2.23 330

StereoVision	3.44 330	10.12 352	1.68 300	5.44 352	2.26 327	5.87 352	1.97 324	5.17 338	1.31 300	5.80 350	1.56 308	5.62 352	1.84 318	1.97 315	1.91 324	1.84 318	4.98 347	1.32 299	5.60 350	1.71 316	5.35 353	1.73 319	1.97 325	1.96 321	5.40 350	1.65 315	5.08 349	1.76 319

NLCSM	3.61 331	5.05 327	3.36 337	4.13 337	3.31 339	3.91 332	3.26 339	3.98 327	3.24 337	4.08 332	3.06 334	3.95 334	3.25 339	3.25 333	3.10 336	3.17 339	4.20 337	3.08 334	4.16 336	3.24 339	4.26 338	3.46 340	3.14 337	3.19 336	4.02 337	3.24 338	4.21 339	3.17 337

DPSNet	3.67 332	3.61 310	3.62 338	3.64 328	3.61 343	3.64 329	3.65 343	3.64 325	3.67 342	3.67 324	3.65 341	3.68 327	3.69 347	3.69 341	3.69 348	3.68 345	3.70 326	3.70 344	3.69 328	3.69 345	3.71 329	3.69 342	3.67 343	3.69 345	3.68 330	3.67 342	3.68 329	3.67 339

MaDis-Stereo	3.69 333	10.19 353	2.01 314	6.09 353	2.01 321	5.94 353	1.82 317	6.14 343	1.85 318	6.59 353	1.82 317	6.01 353	1.81 316	1.83 311	1.83 316	2.02 322	5.87 351	1.79 317	5.93 353	2.06 325	4.63 344	1.67 313	1.84 319	2.08 323	5.90 351	1.66 316	6.34 354	1.87 321

MCSU-Stereo	3.70 334	30.10 367	23.29 367	0.90 252	0.63 238	0.90 250	0.63 241	29.06 367	0.66 242	0.87 207	0.63 239	0.87 249	0.63 238	0.63 231	0.63 241	0.63 234	0.90 248	0.63 240	0.90 251	0.63 237	0.90 244	0.63 239	0.63 234	0.63 241	0.90 250	0.63 242	0.90 248	0.63 238

Sa-1000	3.84 335	7.71 336	6.81 353	4.15 338	2.86 332	3.27 325	3.87 349	5.99 340	4.35 353	2.78 313	3.71 342	3.88 330	3.56 343	3.88 344	3.64 341	2.71 334	3.72 327	3.27 339	3.67 327	3.15 338	3.51 325	3.36 339	2.70 334	3.49 339	3.32 325	3.76 346	2.87 322	3.76 346

MLG-Stereo_test2	3.86 336	4.96 326	3.13 330	4.65 345	3.27 338	5.17 351	3.07 335	5.01 337	3.01 334	4.93 345	3.03 333	4.56 344	3.32 340	3.26 334	3.33 339	3.30 341	5.17 350	3.19 337	4.86 344	2.96 337	5.04 350	3.25 335	2.67 333	3.15 335	4.98 347	3.05 336	4.59 342	3.30 338

MLG-Stereo_test3	3.87 337	4.64 321	3.29 334	5.17 350	3.23 336	4.83 346	3.02 334	4.95 336	3.22 336	4.31 337	3.33 339	5.08 349	3.20 338	3.23 332	2.77 333	3.20 340	4.99 348	3.24 338	4.93 346	2.94 334	4.82 347	3.33 338	3.33 339	3.29 338	5.19 349	3.02 335	5.08 349	2.93 336

MLG-Stereo_test1	3.87 337	4.67 322	3.29 334	5.26 351	3.25 337	5.04 349	3.11 336	4.43 331	3.27 338	5.02 348	3.21 336	4.71 345	3.10 336	3.22 331	3.06 335	2.98 337	5.03 349	3.18 336	4.95 347	2.94 334	4.70 346	3.32 336	3.30 338	3.27 337	5.17 348	3.08 337	5.02 347	2.85 335

SA	3.93 339	7.22 332	4.74 340	4.15 338	3.88 349	3.70 331	4.02 352	6.67 348	3.95 347	3.64 323	3.74 343	3.63 326	3.00 334	3.51 336	3.68 347	3.68 345	3.73 328	3.71 345	3.64 323	3.48 340	3.58 326	2.97 334	3.69 344	3.61 340	3.55 329	3.42 339	3.64 328	3.79 347

TestStereo1	4.11 340	7.79 338	6.72 351	3.93 332	3.81 346	3.96 334	3.58 341	6.96 351	3.74 344	3.90 327	3.76 344	3.89 331	3.57 344	3.70 342	3.66 344	3.34 342	3.80 330	3.62 341	3.66 325	3.68 343	3.91 332	3.70 343	3.65 341	3.67 342	3.88 332	3.53 340	3.89 332	3.68 342

SA-5K	4.11 340	7.79 338	6.72 351	3.93 332	3.81 346	3.96 334	3.58 341	6.96 351	3.74 344	3.90 327	3.76 344	3.89 331	3.57 344	3.70 342	3.66 344	3.34 342	3.80 330	3.62 341	3.66 325	3.68 343	3.91 332	3.70 343	3.65 341	3.67 342	3.88 332	3.53 340	3.89 332	3.68 342

test_4	4.11 340	8.05 341	6.64 349	4.52 343	3.68 344	3.00 322	3.40 340	6.21 346	3.29 339	4.07 331	3.84 347	4.04 336	3.76 349	3.56 339	3.67 346	3.76 348	4.04 335	3.79 347	4.10 333	3.53 341	3.98 334	3.74 346	3.55 340	3.61 340	3.94 336	3.75 345	3.73 330	3.73 345

test-1	4.11 340	7.65 335	4.93 341	3.65 329	3.58 341	4.70 345	3.74 347	4.73 333	4.06 349	3.72 325	4.11 351	3.70 328	3.49 342	3.36 335	3.65 343	4.17 353	3.92 332	4.04 351	4.19 337	3.75 346	4.69 345	4.18 349	3.88 347	3.90 347	4.73 343	3.77 347	3.12 323	3.68 342

TESTraft	4.16 344	8.03 340	6.81 353	3.99 334	3.68 344	3.93 333	3.70 345	6.86 350	3.69 343	3.93 329	3.88 349	3.93 333	3.59 346	3.65 340	3.64 341	3.68 345	3.92 332	3.72 346	3.92 330	3.57 342	3.84 331	3.70 343	3.71 345	3.67 342	3.91 335	3.74 344	3.92 334	3.67 339

raft_robust	4.19 345	7.78 337	6.08 346	3.30 326	3.85 348	4.03 337	3.73 346	6.25 347	3.30 340	4.44 339	3.28 338	4.01 335	3.82 350	4.29 349	3.70 349	4.01 350	4.48 343	3.42 340	4.11 334	3.76 347	4.05 336	3.32 336	3.85 346	3.82 346	4.71 342	3.83 348	4.09 336	3.80 348

RAFT_CTSACE	4.43 346	8.26 343	6.10 347	4.62 344	4.01 351	4.54 344	3.65 343	6.09 342	3.93 346	4.64 342	4.14 352	4.26 341	4.13 352	3.91 345	3.88 350	4.06 352	4.30 340	4.03 350	4.27 340	3.92 348	4.26 338	3.67 341	3.91 348	4.16 350	4.82 344	4.08 352	4.20 338	3.67 339

RAFT+CT+SA	4.43 346	7.34 334	6.71 350	5.01 348	4.38 352	4.40 341	3.85 348	6.15 345	4.30 352	4.89 344	3.26 337	4.49 343	3.01 335	4.53 350	3.36 340	3.65 344	3.64 325	4.39 353	3.94 331	4.28 351	4.44 342	4.30 351	4.24 353	4.52 352	3.90 334	3.85 349	4.89 343	4.00 350

cross-raft	4.43 346	7.31 333	6.46 348	4.47 342	3.95 350	4.46 342	3.95 350	6.70 349	3.97 348	4.41 338	3.82 346	4.38 342	3.94 351	3.95 347	3.95 352	3.95 349	4.45 342	3.95 349	4.46 341	3.95 349	4.46 343	3.95 347	3.95 350	3.94 349	4.40 341	3.95 351	4.45 341	3.95 349

test_5	4.51 349	8.85 346	5.35 345	3.66 330	3.56 340	5.10 350	4.47 354	6.14 343	4.07 350	4.96 347	3.87 348	5.14 351	4.17 354	3.53 337	4.39 353	4.53 354	4.15 336	3.62 341	4.74 343	2.94 334	3.63 328	4.53 353	4.20 352	4.54 353	4.86 345	3.68 343	4.95 345	4.06 351

test_3	4.55 350	10.96 354	7.69 357	4.04 336	3.60 342	4.10 338	3.98 351	7.94 353	4.56 354	3.99 330	4.03 350	4.08 337	3.74 348	3.99 348	3.91 351	4.05 351	4.33 341	3.89 348	4.14 335	4.00 350	4.11 337	4.02 348	4.01 351	3.91 348	3.53 327	3.94 350	4.19 337	4.20 352

FC-DCNN v2	4.74 351	3.16 305	3.16 332	3.16 322	3.16 333	3.16 323	3.16 338	3.16 319	3.16 335	3.16 318	3.16 335	3.16 323	3.16 337	3.16 330	3.16 337	3.16 338	6.72 355	6.72 357	6.72 355	6.72 359	6.72 355	6.72 360	6.72 359	6.72 357	6.72 354	6.72 357	6.72 356	6.72 358

TestStereo	4.92 352	4.80 324	4.98 342	4.82 346	4.97 354	4.91 348	4.78 355	4.80 334	4.88 355	4.78 343	4.80 354	4.99 348	4.81 355	4.83 351	4.87 355	4.97 356	4.93 346	5.01 355	5.03 348	4.90 354	5.02 349	5.02 354	5.06 354	5.04 354	4.93 346	4.89 354	5.01 346	5.09 354

DispFullNet	4.96 353	5.67 328	3.30 336	5.01 348	3.21 335	4.50 343	3.11 336	4.43 331	3.44 341	4.60 341	3.46 340	5.13 350	3.44 341	3.53 337	3.20 338	2.87 336	4.80 344	3.15 335	4.70 342	4.83 353	9.02 360	5.98 357	5.95 358	6.21 356	8.84 359	5.85 356	9.76 361	5.91 356

SGM-Forest	5.07 354	6.74 330	4.17 339	6.46 354	4.68 353	6.21 355	4.38 353	6.00 341	4.14 351	5.84 351	4.44 353	6.28 354	4.16 353	3.92 346	4.56 354	4.60 355	6.15 352	4.27 352	6.12 354	4.31 352	5.99 354	4.27 350	3.92 349	4.27 351	6.13 352	4.10 353	6.18 353	4.49 353
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 355	8.71 345	2.75 328	8.64 359	2.76 330	8.65 359	2.79 332	8.67 357	2.79 332	8.70 358	2.79 332	8.70 359	2.79 333	2.79 329	2.80 334	2.80 335	8.84 359	2.82 333	8.82 359	2.89 333	8.84 359	2.83 333	2.83 336	2.82 334	8.87 360	2.83 334	8.84 360	2.83 334

SGM+DAISY	6.35 356	8.16 342	5.14 344	8.12 358	5.08 356	8.12 358	5.16 356	8.01 354	5.18 357	7.92 356	5.14 355	7.89 358	5.14 356	4.95 352	5.33 356	5.32 357	8.14 358	5.16 356	8.16 358	5.16 355	8.21 358	5.19 355	5.12 355	5.12 355	8.18 358	5.24 355	8.12 359	5.11 355

RAFT	6.60 357	9.99 349	8.33 358	7.21 357	6.55 357	5.95 354	5.87 357	8.70 358	5.02 356	5.10 349	6.69 357	7.06 357	6.94 359	6.17 355	7.09 359	6.84 358	6.47 353	4.72 354	5.60 350	5.60 356	5.11 351	5.97 356	6.93 360	6.89 358	7.16 355	7.08 360	6.58 355	6.66 357

test-v	7.17 358	11.53 355	7.63 355	7.17 355	6.87 358	7.48 356	6.90 358	8.14 355	6.88 358	6.93 354	7.42 358	7.05 355	6.14 357	6.05 353	6.86 357	6.99 359	7.60 356	6.75 358	6.90 356	6.66 357	7.83 356	6.36 358	5.89 356	7.34 359	7.19 356	6.75 358	7.52 357	6.77 359

test-2	7.17 358	11.53 355	7.63 355	7.17 355	6.87 358	7.48 356	6.90 358	8.14 355	6.88 358	6.93 354	7.42 358	7.05 355	6.14 357	6.05 353	6.86 357	6.99 359	7.60 356	6.75 358	6.90 356	6.66 357	7.83 356	6.36 358	5.89 356	7.34 359	7.19 356	6.75 358	7.52 357	6.77 359

MANE	18.41 360	23.00 364	16.00 359	22.00 367	15.00 360	22.00 367	15.00 360	22.00 366	15.00 360	21.00 367	15.00 360	22.00 367	15.00 360	15.00 360	17.00 360	15.00 361	23.00 367	15.00 360	22.00 367	15.00 360	23.00 368	15.00 361	18.00 361	15.00 361	24.00 368	17.00 361	24.00 369	16.00 361

rafts_anoy	20.00 361	20.00 357	20.00 360	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 359	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 362	20.00 362

raft+_RVC	20.00 361	20.00 357	20.00 360	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 359	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 362	20.00 362

raftrobust	20.00 361	20.00 357	20.00 360	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 359	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 362	20.00 362

CasAABBNet	20.00 361	20.00 357	20.00 360	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 359	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 362	20.00 362

RALCasStereoNet	20.00 361	20.00 357	20.00 360	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 359	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 362	20.00 362

RALAANet	20.00 361	20.00 357	20.00 360	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 359	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 362	20.00 362

MSMDNet	20.00 361	20.00 357	20.00 360	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 359	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 360	20.00 361	20.00 360	20.00 361	20.00 361	20.00 362	20.00 362	20.00 362	20.00 361	20.00 362	20.00 362	20.00 362

fast-reg	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 369	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 370	37.00 369

Reg-Stereo(zero)	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 369	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 370	37.00 369

fast-iter	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 369	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 370	37.00 369

CoSv	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 369	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 368	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 369	37.00 370	37.00 369

MDST_ROB	61.15 372	72.66 373	46.52 372	70.00 372	44.89 372	64.24 372	43.75 372	73.65 372	48.92 373	72.70 373	42.40 372	60.70 372	50.23 372	50.07 373	67.69 373	68.60 374	83.13 373	47.77 372	82.48 373	46.00 372	95.93 374	53.44 374	50.66 373	45.00 373	84.99 374	53.64 374	79.01 374	52.07 374

CBMV	101.59 373	71.60 372	48.40 373	72.70 373	49.00 373	79.60 373	48.40 373	80.90 373	46.90 372	68.90 372	49.00 373	78.00 373	572.10 381	49.50 372	51.30 372	48.40 373	72.20 372	639.60 381	79.40 372	48.90 373	79.50 373	51.40 373	52.30 374	48.30 374	80.20 373	49.10 373	79.60 375	47.60 373
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 374	131.36 374	140.69 374	151.38 374	151.40 374	150.79 374	151.72 374	149.36 374	159.46 374	146.42 374	150.73 374	149.06 377	176.22 373	143.94 374	133.10 376	133.45 377	153.30 375	154.22 374	154.67 375	153.95 375	156.90 377	156.53 377	160.21 375	162.72 375	154.57 375	160.59 375	153.47 376	163.50 375
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
NOSS_ROB	248.11 375	409.00 379	288.00 376	412.00 376	280.00 376	411.00 379	288.00 376	356.00 375	275.00 379	379.00 379	303.00 379	415.00 379	278.00 378	260.00 379	104.00 374	103.00 375	126.00 374	108.00 373	118.00 374	98.00 374	126.00 376	104.00 376	268.00 378	216.00 377	279.00 379	201.00 376	288.00 380	206.00 376

AE-Stereo	252.48 376	202.00 375	361.00 378	502.00 378	324.00 378	321.00 375	482.00 381	423.00 378	227.00 378	201.00 375	273.00 378	101.00 374	207.00 374	198.00 375	183.00 377	181.00 378	221.00 376	232.00 378	477.00 377	220.00 377	111.00 375	100.00 375	219.00 377	214.00 376	204.00 376	211.00 377	200.00 377	222.00 378

MGS-Stereo	264.93 377	208.00 376	362.00 379	512.00 379	350.00 379	326.00 376	443.00 380	410.00 377	210.00 375	232.00 377	215.00 375	125.00 375	217.00 375	216.00 377	127.00 375	122.00 376	223.00 377	230.00 376	487.00 379	255.00 378	250.00 378	223.00 379	272.00 379	228.00 379	241.00 377	220.00 379	214.00 378	235.00 379

EGLCR-Stereo	276.81 378	209.00 377	366.00 380	514.00 380	354.00 380	336.00 377	422.00 378	440.00 379	220.00 377	231.00 376	245.00 377	135.00 376	237.00 377	218.00 378	197.00 378	222.00 380	223.00 377	230.00 376	487.00 379	255.00 378	250.00 378	273.00 380	272.00 379	228.00 379	241.00 377	220.00 379	214.00 378	235.00 379

DLCB_ROB	280.78 379	376.74 378	215.59 375	376.74 375	215.59 375	376.74 378	215.59 375	366.42 376	218.39 376	366.42 378	218.39 376	366.42 378	218.39 376	209.96 376	219.76 379	219.38 379	376.72 379	216.43 375	376.72 376	216.43 376	376.72 380	216.43 378	216.14 376	216.14 378	376.69 380	217.67 378	376.69 381	217.67 377

LE_ROB	387.11 380	453.07 380	321.39 377	500.23 377	323.05 377	493.99 380	324.56 377	477.63 380	322.28 380	465.51 380	322.97 380	486.37 380	334.17 379	305.26 380	320.63 380	327.66 381	476.08 380	315.70 379	483.76 378	335.15 380	469.64 381	309.74 381	315.90 381	318.85 381	498.41 381	328.85 381	491.00 382	330.08 381

SGM-ForestM	522.49 381	676.08 381	448.56 381	638.17 381	433.15 381	639.59 381	427.03 379	617.52 381	439.90 381	604.63 381	429.02 381	611.68 381	432.74 380	420.18 381	451.96 381	465.85 382	601.06 381	403.73 380	659.15 381	405.50 381	669.64 382	437.21 382	455.85 382	425.66 382	689.82 382	481.65 382	662.43 383	479.61 382

CBMV_ROB	1133.35 382	1280.38 382	976.92 382	1317.57 382	1021.62 382	1282.66 382	1022.22 382	1213.88 382	982.57 382	1194.12 382	975.90 382	1357.87 382	1090.02 382	943.32 382	1021.85 382	1006.47 383	1309.01 382	986.29 382	1499.40 382	986.35 382	1359.35 383	975.96 383	975.21 383	969.30 383	1337.82 383	1042.34 383	1398.25 384	1073.86 383

111111	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 384

SGD-Stereo	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 384

IGEV-Stereo++	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 384

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 384

IGEV-Stereo+	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 384

anonymousdsp2	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 384

anonymousdsp	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 384

AMNet	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 383	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 384	10000000.00 385	10000000.00 384

GS-Stereo																							0.36 178	0.36 180	0.48 196	0.36 178	0.48 194	0.35 176

FADE																0.07 55					0.09 59	0.08 60					0.05 36

Low-res two-view benchmark