Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AASNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 49	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

SACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 49	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

AACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 44	0.07 49	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 241	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

DispViT+	0.07 29	0.09 51	0.07 36	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.08 44	0.07 50	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.07 47	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.08 50	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.05 42	0.08 50	0.05 41

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.08 50	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.05 42	0.08 50	0.05 41
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 29	0.11 63	0.10 46	0.08 47	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.11 57	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.07 47	0.05 44	0.10 56	0.05 43	0.05 43	0.08 47	0.05 42	0.08 48	0.05 42	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 48	0.07 51	0.08 50	0.06 49
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 29	0.08 46	0.07 36	0.08 47	0.07 52	0.08 49	0.07 51	0.08 44	0.07 50	0.08 41	0.07 51	0.08 50	0.07 52	0.07 47	0.07 49	0.07 51	0.07 46	0.07 52	0.07 46	0.07 52	0.08 50	0.07 51	0.07 48	0.06 49	0.07 47	0.07 51	0.08 50	0.06 49

TS12	0.08 33	0.16 83	0.14 82	0.08 47	0.06 50	0.08 49	0.06 49	0.15 76	0.06 48	0.08 41	0.06 49	0.08 50	0.06 50	0.14 99	0.06 47	0.06 49	0.08 47	0.06 49	0.08 48	0.06 50	0.08 50	0.06 49	0.06 45	0.06 49	0.08 48	0.06 49	0.08 50	0.06 49

TS	0.08 33	0.08 46	0.16 91	0.08 47	0.06 50	0.08 49	0.06 49	0.15 76	0.06 48	0.08 41	0.06 49	0.08 50	0.06 50	0.14 99	0.06 47	0.06 49	0.08 47	0.06 49	0.08 48	0.06 50	0.08 50	0.06 49	0.06 45	0.06 49	0.08 48	0.06 49	0.08 50	0.06 49

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 273	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	1.47 273	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	1.32 264	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 46	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

AnyNet_C01	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 272	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	1.32 264	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

anonymous	0.09 40	0.14 71	0.13 77	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.14 62	0.07 50	0.09 44	0.07 51	0.09 56	0.07 52	0.13 89	0.07 49	0.07 51	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.07 48	0.07 52	0.09 56	0.07 51	0.09 56	0.07 53

ManiGeoR	0.09 40	0.05 37	0.60 219	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 218	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	0.61 224	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 226	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf10	0.09 40	0.05 37	0.60 219	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 218	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	0.60 219	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 222	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 43	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

SepStereo	0.09 40	0.09 51	0.09 43	0.09 55	0.10 60	0.09 55	0.08 55	0.09 46	0.08 55	0.09 44	0.08 54	0.09 56	0.09 57	0.08 52	0.08 56	0.09 58	0.09 55	0.08 57	0.09 55	0.08 55	0.09 55	0.08 57	0.09 53	0.09 57	0.10 57	0.08 56	0.10 58	0.09 57

APVNet	0.09 40	0.06 42	0.04 25	0.06 41	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 295	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

AnonymousM	0.10 47	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 47	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 56	0.10 61	0.10 60	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 59	0.10 63	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 58	0.10 63

FADNet-RVC-Resample	0.10 47	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.53 316	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 46	0.05 41

FADNet_RVC	0.10 47	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	1.63 321	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

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

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

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

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

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

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

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

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

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

over-6	0.11 59	0.14 71	0.14 82	0.11 67	0.10 60	0.11 67	0.10 60	0.14 62	0.10 60	0.11 57	0.10 62	0.11 68	0.10 61	0.13 89	0.10 61	0.10 60	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.10 61	0.11 69	0.10 63	0.10 58	0.10 62	0.11 68	0.10 60	0.11 69	0.10 63

over v1	0.11 59	0.14 71	0.14 82	0.11 67	0.10 60	0.11 67	0.10 60	0.14 62	0.10 60	0.11 57	0.09 58	0.11 68	0.10 61	0.13 89	0.10 61	0.10 60	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.09 58	0.11 69	0.09 59	0.09 53	0.09 57	0.11 68	0.09 58	0.11 69	0.09 57

over-8	0.11 59	0.14 71	0.14 82	0.11 67	0.09 56	0.11 67	0.10 60	0.14 62	0.10 60	0.11 57	0.10 62	0.11 68	0.10 61	0.13 89	0.10 61	0.10 60	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.10 61	0.11 69	0.10 63	0.10 58	0.10 62	0.11 68	0.10 60	0.11 69	0.10 63

over-9	0.11 59	0.14 71	0.14 82	0.11 67	0.09 56	0.11 67	0.09 56	0.14 62	0.09 57	0.11 57	0.09 58	0.11 68	0.09 57	0.13 89	0.09 57	0.10 60	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.09 58	0.11 69	0.09 59	0.09 53	0.09 57	0.11 68	0.09 58	0.11 69	0.09 57

HLf8	0.11 59	0.05 37	0.61 224	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 257	0.04 32	0.07 37	0.07 51	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 51	0.08 47	0.06 49	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 51	0.06 45	0.07 52	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 59	0.12 66	0.09 43	0.12 72	0.09 56	0.12 72	0.09 56	0.12 60	0.09 57	0.12 61	0.09 58	0.11 68	0.09 57	0.09 53	0.09 57	0.09 58	0.12 73	0.16 108	0.21 109	0.09 58	0.12 74	0.09 59	0.09 53	0.09 57	0.12 73	0.28 150	0.12 74	0.09 57

FADNet-RVC	0.11 59	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 328	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 41

FADNet	0.11 59	0.04 32	0.05 30	0.06 41	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.74 325	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 41

ProNet	0.12 67	0.18 89	0.11 62	0.14 76	0.10 60	0.14 77	0.11 74	0.14 62	0.11 75	0.14 62	0.10 62	0.14 76	0.10 61	0.10 56	0.11 75	0.10 60	0.15 84	0.10 59	0.14 75	0.10 61	0.14 76	0.10 63	0.11 73	0.10 62	0.15 82	0.10 60	0.14 77	0.10 63

IPLG	0.12 67	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.14 62	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.12 82	0.11 75	0.11 76	0.14 76	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 76	0.11 77	0.11 73	0.11 78	0.14 76	0.11 76	0.14 77	0.11 77

MIPNet	0.12 67	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.14 62	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.12 82	0.11 75	0.11 76	0.14 76	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.14 76	0.11 77	0.11 73	0.11 78	0.14 76	0.11 76	0.14 77	0.11 77

AnyNet_C32	0.12 67	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 314	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 67	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 306	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

S2M2_L	0.13 72	0.14 71	0.10 46	0.14 76	0.10 60	0.15 86	0.10 60	0.30 128	0.10 60	0.14 62	0.17 109	0.14 76	0.10 61	0.10 56	0.10 61	0.10 60	0.14 76	0.10 59	0.14 75	0.10 61	0.14 76	0.10 63	0.10 58	0.10 62	0.15 82	0.10 60	0.14 77	0.10 63
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 72	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.15 76	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.12 82	0.12 92	0.11 76	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.14 76	0.11 77	0.11 73	0.12 92	0.15 82	0.12 92	0.15 85	0.12 91

IPLGR_C	0.13 72	0.16 83	0.14 82	0.15 85	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.14 62	0.11 75	0.14 62	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.12 82	0.11 75	0.11 76	0.14 76	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 76	0.11 77	0.11 73	0.11 78	0.14 76	0.11 76	0.15 85	0.11 77

IPLGR	0.13 72	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.14 62	0.13 96	0.15 68	0.11 75	0.14 76	0.12 95	0.12 82	0.11 75	0.11 76	0.14 76	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 76	0.11 77	0.11 73	0.12 92	0.15 82	0.11 76	0.14 77	0.11 77

ACRE	0.13 72	0.16 83	0.12 68	0.14 76	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.15 76	0.11 75	0.14 62	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.12 82	0.11 75	0.11 76	0.14 76	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 76	0.11 77	0.11 73	0.11 78	0.14 76	0.11 76	0.14 77	0.11 77

ICVP	0.13 72	0.16 83	0.11 62	0.16 92	0.11 75	0.16 93	0.11 74	0.16 80	0.11 75	0.16 80	0.11 75	0.16 94	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 76	0.16 92	0.11 78	0.16 91	0.11 76	0.16 92	0.11 77	0.11 73	0.11 78	0.16 92	0.11 76	0.16 92	0.11 77
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 72	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 56	0.04 31	0.04 32	2.46 317	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 79	0.13 69	0.14 82	0.14 76	0.14 102	0.14 77	0.14 99	0.14 62	0.14 101	0.14 62	0.14 101	0.14 76	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 102	0.14 76	0.14 101	0.14 75	0.14 102	0.14 76	0.14 103	0.14 98	0.14 101	0.14 76	0.14 99	0.14 77	0.14 102
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 79	0.17 88	0.11 62	0.17 96	0.11 75	0.17 95	0.12 92	0.17 84	0.11 75	0.17 84	0.11 75	0.17 98	0.11 76	0.12 82	0.12 92	0.12 91	0.17 96	0.12 94	0.17 94	0.12 94	0.17 96	0.12 94	0.12 90	0.12 92	0.17 95	0.12 92	0.17 96	0.12 91

ELAS_RVC	0.14 79	0.18 89	0.11 62	0.19 102	0.11 75	0.18 97	0.13 96	0.16 80	0.11 75	0.17 84	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.09 53	0.11 75	0.12 91	0.17 96	0.10 59	0.18 98	0.11 76	0.18 98	0.11 77	0.10 58	0.11 78	0.19 101	0.11 76	0.19 100	0.12 91
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 79	0.19 94	0.11 62	0.20 104	0.11 75	0.20 105	0.12 92	0.18 86	0.12 90	0.18 86	0.12 93	0.19 104	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 76	0.18 100	0.11 78	0.19 102	0.11 76	0.19 102	0.11 77	0.11 73	0.11 78	0.20 105	0.11 76	0.20 105	0.12 91
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 79	0.23 104	0.10 46	0.19 102	0.11 75	0.20 105	0.11 74	0.16 80	0.10 60	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.09 53	0.11 75	0.11 76	0.16 92	0.10 59	0.17 94	0.11 76	0.18 98	0.11 77	0.09 53	0.10 62	0.18 98	0.11 76	0.19 100	0.12 91
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 84	0.18 89	0.13 77	0.18 99	0.13 98	0.19 102	0.13 96	0.18 86	0.13 96	0.18 86	0.13 99	0.18 101	0.13 100	0.13 89	0.13 97	0.13 97	0.18 100	0.13 97	0.18 98	0.13 100	0.18 98	0.13 99	0.13 95	0.10 62	0.19 101	0.14 99	0.19 100	0.13 99

CCAANet	0.15 84	0.14 71	0.14 82	0.14 76	0.14 102	0.14 77	0.16 109	0.14 62	0.21 128	0.14 62	0.23 136	0.14 76	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 102	0.14 76	0.14 101	0.14 75	0.14 102	0.14 76	0.14 103	0.14 98	0.14 101	0.14 76	0.14 99	0.14 77	0.16 107

BEATNet-Init1	0.15 84	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 52	0.07 47	0.07 51	0.07 38	0.07 50	2.19 302	0.08 54	0.08 50	0.07 52	0.07 47	0.07 49	0.07 51	0.08 47	0.07 52	0.08 48	0.08 55	0.07 47	0.07 51	0.07 48	0.07 52	0.08 48	0.07 51	0.07 48	0.07 53

DeepPrunerF	0.15 84	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 52	0.07 47	0.07 51	0.07 38	0.07 50	2.19 302	0.08 54	0.08 50	0.07 52	0.07 47	0.07 49	0.07 51	0.08 47	0.07 52	0.08 48	0.08 55	0.07 47	0.07 51	0.07 48	0.07 52	0.08 48	0.07 51	0.07 48	0.07 53

DeepPruner_ROB	0.15 84	0.18 89	0.12 68	0.18 99	0.12 94	0.18 97	0.12 92	0.18 86	0.13 96	0.18 86	0.12 93	0.18 101	0.12 95	0.13 89	0.12 92	0.13 97	0.18 100	0.13 97	0.18 98	0.12 94	0.19 102	0.12 94	0.13 95	0.12 92	0.18 98	0.12 92	0.18 98	0.12 91

LALA_ROB	0.15 84	0.21 97	0.12 68	0.21 109	0.12 94	0.20 105	0.14 99	0.20 89	0.12 90	0.22 97	0.12 93	0.16 94	0.12 95	0.10 56	0.12 92	0.12 91	0.21 110	0.11 78	0.22 111	0.12 94	0.20 106	0.12 94	0.11 73	0.12 92	0.21 110	0.14 99	0.21 109	0.13 99

test_for_model	0.17 90	1.25 258	0.20 107	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 93	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 76	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 86	0.11 77	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 85	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 90	1.25 258	0.20 107	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 93	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 76	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 86	0.11 77	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 85	0.11 77

testlalala	0.17 90	1.25 258	0.20 107	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 93	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 76	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 86	0.11 77	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 85	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot	0.17 90	1.25 258	0.20 107	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 93	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 76	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 86	0.11 77	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 85	0.11 77

GCAP-Stereo	0.17 90	1.25 258	0.20 107	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 93	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 76	0.15 84	0.11 78	0.15 84	0.11 76	0.15 86	0.11 77	0.11 73	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 85	0.11 77

DepthFocus	0.18 95	0.22 99	0.15 90	0.22 112	0.15 105	0.22 113	0.15 104	0.21 93	0.15 103	0.21 94	0.15 103	0.21 109	0.15 106	0.15 105	0.15 106	0.15 107	0.21 110	0.15 106	0.22 111	0.15 107	0.22 113	0.15 107	0.15 101	0.15 106	0.22 113	0.15 105	0.22 112	0.15 104

IGEV_Zeroshot_test	0.18 95	0.22 99	0.18 101	0.21 109	0.18 123	0.20 105	0.17 112	0.20 89	0.16 105	0.25 110	0.16 107	0.21 109	0.17 112	0.16 109	0.18 121	0.15 107	0.20 106	0.16 108	0.20 105	0.18 123	0.21 109	0.17 115	0.17 106	0.17 110	0.20 105	0.17 112	0.20 105	0.16 107

dd	0.18 95	0.22 99	0.16 91	0.22 112	0.15 105	0.22 113	0.15 104	0.21 93	0.15 103	0.21 94	0.15 103	0.21 109	0.15 106	0.15 105	0.15 106	0.15 107	0.22 114	0.14 101	0.22 111	0.14 102	0.22 113	0.15 107	0.16 104	0.15 106	0.23 119	0.15 105	0.22 112	0.16 107

dad	0.18 95	0.23 104	0.16 91	0.22 112	0.15 105	0.22 113	0.15 104	0.22 101	0.16 105	0.21 94	0.15 103	0.22 113	0.15 106	0.15 105	0.16 109	0.17 111	0.23 119	0.17 112	0.23 119	0.15 107	0.22 113	0.15 107	0.15 101	0.15 106	0.22 113	0.15 105	0.22 112	0.16 107

depth_test_26	0.19 99	0.36 140	0.26 129	0.21 109	0.14 102	0.21 111	0.14 99	0.36 144	0.14 101	0.20 91	0.14 101	0.24 126	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 102	0.21 110	0.14 101	0.21 109	0.14 102	0.21 109	0.14 103	0.26 140	0.14 101	0.21 110	0.14 99	0.21 109	0.14 102

MSKI-zero shot	0.19 99	0.21 97	0.16 91	0.22 112	0.16 109	0.23 122	0.17 112	0.22 101	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.16 109	0.19 122	0.16 109	0.17 111	0.23 119	0.16 108	0.22 111	0.16 109	0.22 113	0.17 115	0.16 104	0.17 110	0.22 113	0.19 126	0.22 112	0.16 107

MIM_Stereo	0.19 99	0.23 104	0.18 101	0.22 112	0.16 109	0.22 113	0.16 109	0.21 93	0.16 105	0.22 97	0.17 109	0.21 109	0.17 112	0.20 123	0.18 121	0.17 111	0.22 114	0.18 125	0.22 111	0.16 109	0.21 109	0.16 111	0.17 106	0.17 110	0.21 110	0.16 110	0.22 112	0.20 128

UNet	0.19 99	0.13 69	0.09 43	0.13 75	0.09 56	0.13 75	0.09 56	0.13 61	0.09 57	0.90 221	0.09 58	0.13 75	0.09 57	0.10 56	0.09 57	0.70 263	0.13 75	0.09 58	0.13 73	0.10 61	0.91 256	0.09 59	0.10 58	0.09 57	0.13 74	0.10 60	0.13 76	0.09 57

iResNet	0.19 99	0.23 104	0.17 96	0.22 112	0.17 113	0.22 113	0.19 126	0.22 101	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.17 111	0.22 114	0.17 112	0.22 111	0.17 113	0.23 120	0.17 115	0.18 120	0.17 110	0.23 119	0.17 112	0.23 121	0.17 114

LACA2	0.20 104	0.27 123	0.22 115	0.24 125	0.17 113	0.24 126	0.17 112	0.26 119	0.17 110	0.24 104	0.17 109	0.24 126	0.17 112	0.21 128	0.17 113	0.17 111	0.24 124	0.17 112	0.24 125	0.17 113	0.24 123	0.17 115	0.17 106	0.17 110	0.24 125	0.17 112	0.24 123	0.17 114

LACA1	0.20 104	0.27 123	0.22 115	0.24 125	0.17 113	0.24 126	0.17 112	0.27 122	0.17 110	0.24 104	0.17 109	0.24 126	0.17 112	0.21 128	0.17 113	0.17 111	0.24 124	0.17 112	0.24 125	0.17 113	0.24 123	0.17 115	0.17 106	0.17 110	0.24 125	0.17 112	0.24 123	0.17 114

ACV-stereo	0.20 104	0.23 104	0.17 96	0.23 120	0.17 113	0.23 122	0.17 112	0.23 109	0.17 110	0.23 103	0.17 109	0.23 119	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.17 111	0.24 124	0.17 112	0.23 119	0.17 113	0.24 123	0.17 115	0.17 106	0.17 110	0.23 119	0.17 112	0.23 121	0.17 114

DAS	0.20 104	0.20 95	0.20 107	0.20 104	0.20 129	0.20 105	0.20 128	0.20 89	0.20 125	0.20 91	0.20 127	0.20 107	0.20 127	0.20 123	0.20 129	0.20 124	0.20 106	0.20 131	0.20 105	0.20 130	0.20 106	0.20 130	0.20 125	0.20 127	0.20 105	0.20 127	0.20 105	0.20 128

ASD4	0.20 104	0.20 95	0.20 107	0.20 104	0.20 129	0.20 105	0.20 128	0.20 89	0.20 125	0.20 91	0.20 127	0.20 107	0.20 127	0.20 123	0.20 129	0.20 124	0.20 106	0.20 131	0.20 105	0.20 130	0.20 106	0.20 130	0.20 125	0.20 127	0.20 105	0.20 127	0.20 105	0.20 128

iResNetv2_ROB	0.20 104	0.22 99	0.19 105	0.23 120	0.19 127	0.22 113	0.17 112	0.22 101	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.17 112	0.18 118	0.18 121	0.19 123	0.22 114	0.17 112	0.23 119	0.17 113	0.25 127	0.18 126	0.17 106	0.18 124	0.23 119	0.17 112	0.25 132	0.17 114

LACA3	0.21 110	0.27 123	0.23 119	0.25 130	0.17 113	0.25 134	0.17 112	0.28 123	0.17 110	0.25 110	0.17 109	0.25 131	0.17 112	0.22 131	0.17 113	0.17 111	0.25 132	0.17 112	0.25 132	0.17 113	0.25 127	0.17 115	0.17 106	0.17 110	0.25 133	0.17 112	0.25 132	0.17 114

ITSA-stereo	0.21 110	0.16 83	0.12 68	0.16 92	0.13 98	0.18 97	0.14 99	0.16 80	1.89 333	0.16 80	0.12 93	0.17 98	0.12 95	0.13 89	0.13 97	0.13 97	0.17 96	0.13 97	0.17 94	0.12 94	0.16 92	0.12 94	0.12 90	0.12 92	0.17 95	0.12 92	0.16 92	0.12 91

Pointernet	0.22 112	0.41 149	0.38 160	0.22 112	0.17 113	0.22 113	0.17 112	0.41 161	0.17 110	0.22 97	0.17 109	0.22 113	0.17 112	0.18 118	0.18 121	0.18 120	0.23 119	0.18 125	0.23 119	0.18 123	0.23 120	0.18 126	0.17 106	0.17 110	0.22 113	0.18 124	0.22 112	0.17 114

JetRed	0.22 112	0.11 63	0.12 68	0.11 67	0.11 75	0.11 67	0.11 74	0.11 57	0.11 75	2.93 327	0.11 75	0.11 68	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.12 91	0.11 68	0.11 78	0.11 68	0.11 76	0.11 69	0.11 77	0.11 73	0.11 78	0.11 68	0.11 76	0.11 69	0.11 77

JetBlue	0.23 114	0.12 66	0.13 77	0.12 72	0.12 94	0.12 72	0.11 74	0.14 62	0.12 90	3.07 328	0.12 93	0.12 74	0.11 76	0.11 72	0.13 97	0.13 97	0.12 73	0.12 94	0.13 73	0.11 76	0.12 74	0.13 99	0.12 90	0.14 101	0.13 74	0.12 92	0.12 74	0.11 77

SFCPSM	0.23 114	0.18 89	0.13 77	0.18 99	0.12 94	0.18 97	0.80 275	0.17 84	0.12 90	0.88 220	0.12 93	0.17 98	0.12 95	0.13 89	0.12 92	0.12 91	0.18 100	0.12 94	0.18 98	0.12 94	1.18 287	0.13 99	0.12 90	0.12 92	0.18 98	0.13 97	0.18 98	0.12 91

S2M2_XL	0.24 116	1.32 270	0.86 254	0.17 96	0.11 75	0.17 95	0.11 74	1.05 261	0.12 90	0.16 80	0.11 75	0.16 94	0.11 76	0.11 72	0.11 75	0.11 76	0.17 96	0.11 78	0.17 94	0.11 76	0.17 96	0.11 77	0.11 73	0.11 78	0.17 95	0.11 76	0.17 96	0.11 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 117	1.16 248	1.02 265	0.16 92	0.13 98	0.16 93	0.13 96	1.16 268	0.13 96	0.15 68	0.13 99	0.15 86	0.13 100	0.13 89	0.13 97	0.13 97	0.16 92	0.13 97	0.16 91	0.13 100	0.16 92	0.13 99	0.13 95	0.13 100	0.16 92	0.13 97	0.16 92	0.13 99

LoS_RVC	0.25 117	0.25 116	0.25 125	0.25 130	0.25 139	0.25 134	0.25 139	0.25 114	0.25 138	0.25 110	0.25 142	0.25 131	0.25 140	0.26 142	0.25 142	0.26 139	0.25 132	0.25 141	0.26 136	0.25 142	0.25 127	0.25 139	0.25 136	0.25 140	0.25 133	0.25 140	0.25 132	0.25 140

tt_ll	0.25 117	0.25 116	0.25 125	0.25 130	0.25 139	0.25 134	0.25 139	0.25 114	0.25 138	0.25 110	0.25 142	0.25 131	0.25 140	0.26 142	0.25 142	0.26 139	0.25 132	0.25 141	0.26 136	0.25 142	0.25 127	0.25 139	0.25 136	0.25 140	0.25 133	0.25 140	0.25 132	0.25 140

CAS	0.25 117	0.25 116	0.25 125	0.25 130	0.26 141	0.26 141	0.26 141	0.25 114	0.25 138	0.25 110	0.25 142	0.25 131	0.25 140	0.25 140	0.25 142	0.25 136	0.26 139	0.25 141	0.26 136	0.26 146	0.25 127	0.25 139	0.25 136	0.26 144	0.25 133	0.26 144	0.25 132	0.25 140

LoS	0.25 117	0.25 116	0.27 131	0.27 139	0.26 141	0.25 134	0.26 141	0.26 119	0.25 138	0.26 117	0.25 142	0.25 131	0.25 140	0.26 142	0.25 142	0.25 136	0.25 132	0.25 141	0.25 132	0.25 142	0.27 136	0.25 139	0.26 140	0.26 144	0.26 138	0.25 140	0.25 132	0.25 140
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 122	1.28 269	1.07 273	0.15 85	0.13 98	0.15 86	0.14 99	1.22 275	0.13 96	0.16 80	0.17 109	0.16 94	0.14 102	0.14 99	0.15 106	0.14 102	0.15 84	0.14 101	0.16 91	0.14 102	0.16 92	0.14 103	0.14 98	0.14 101	0.16 92	0.14 99	0.16 92	0.15 104

small-0shot	0.27 123	0.27 123	0.26 129	0.26 136	0.27 146	0.27 142	0.27 145	0.26 119	0.26 145	0.27 118	0.27 150	0.26 140	0.26 146	0.26 142	0.26 147	0.27 148	0.27 141	0.26 145	0.27 140	0.27 150	0.26 135	0.27 146	0.26 140	0.26 144	0.27 140	0.27 147	0.27 141	0.26 145

MatchStereo	0.27 123	0.12 66	2.51 332	0.12 72	0.11 75	0.12 72	0.11 74	2.54 321	0.08 55	0.09 44	0.08 54	0.08 50	0.07 52	0.07 47	0.09 57	0.07 51	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.08 52	0.07 52	0.08 48	0.08 56	0.09 56	0.08 56
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	0.27 123	0.30 130	0.19 105	0.36 158	0.23 137	0.25 134	0.27 145	0.33 131	0.21 128	0.35 127	0.22 133	0.25 131	0.27 149	0.26 142	0.23 137	0.26 139	0.35 152	0.22 134	0.36 154	0.23 139	0.25 127	0.27 146	0.27 144	0.23 137	0.36 154	0.22 134	0.25 132	0.27 149

DCVSM-stereo	0.27 123	0.38 143	0.22 115	0.38 164	0.22 132	0.38 166	0.22 133	0.29 126	0.22 132	0.29 120	0.22 133	0.29 144	0.22 134	0.22 131	0.21 131	0.21 127	0.38 163	0.22 134	0.38 162	0.22 134	0.38 157	0.22 133	0.21 127	0.25 140	0.38 161	0.21 131	0.38 160	0.21 132

DLNR_Zeroshot_test	0.27 123	0.30 130	0.23 119	0.30 144	0.22 132	0.31 146	0.24 137	0.29 126	0.23 135	0.38 137	0.23 136	0.29 144	0.23 138	0.22 131	0.23 137	0.23 132	0.30 145	0.34 182	0.29 143	0.23 139	0.29 140	0.29 169	0.22 130	0.23 137	0.30 144	0.23 137	0.30 144	0.23 138

HGLStereo	0.27 123	0.25 116	0.21 114	0.35 154	0.21 131	0.35 153	0.21 131	0.34 137	0.21 128	0.39 141	0.21 130	0.34 150	0.21 132	0.22 131	0.21 131	0.21 127	0.35 152	0.22 134	0.35 151	0.22 134	0.35 148	0.22 133	0.21 127	0.21 131	0.35 152	0.21 131	0.35 152	0.21 132

iResNet_ROB	0.28 129	0.32 134	0.24 124	0.33 148	0.26 141	0.32 148	0.24 137	0.33 131	0.25 138	0.33 122	0.24 140	0.35 153	0.24 139	0.23 136	0.24 141	0.25 136	0.32 147	0.24 140	0.36 154	0.24 141	0.32 142	0.28 153	0.24 135	0.24 139	0.32 146	0.24 139	0.33 146	0.24 139

IGEV-FE	0.29 130	2.85 312	0.36 156	0.20 104	0.17 113	0.19 102	0.17 112	0.37 146	0.17 110	0.19 89	0.17 109	0.19 104	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.17 111	0.19 105	0.17 112	0.19 102	0.17 113	0.19 102	0.17 115	0.17 106	0.17 110	0.19 101	0.17 112	0.19 100	0.17 114

IMH-64-1	0.29 130	0.23 104	0.23 119	0.23 120	0.22 132	0.22 113	0.23 135	0.22 101	0.22 132	2.02 295	0.23 136	0.23 119	0.22 134	0.23 136	0.23 137	0.23 132	0.23 119	0.22 134	0.23 119	0.22 134	0.22 113	0.22 133	0.22 130	0.22 134	0.22 113	0.22 134	0.22 112	0.22 134

IMH-64	0.29 130	0.23 104	0.23 119	0.23 120	0.22 132	0.22 113	0.23 135	0.22 101	0.22 132	2.02 295	0.23 136	0.23 119	0.22 134	0.23 136	0.23 137	0.23 132	0.23 119	0.22 134	0.23 119	0.22 134	0.22 113	0.22 133	0.22 130	0.22 134	0.22 113	0.22 134	0.22 112	0.22 134

UPFNet	0.29 130	0.24 112	0.16 91	0.24 125	0.16 109	0.24 126	0.16 109	0.23 109	0.16 105	1.19 254	0.16 107	0.23 119	0.16 109	0.17 111	0.16 109	0.89 275	0.24 124	0.16 108	0.24 125	0.18 123	1.20 290	0.16 111	0.17 106	0.16 109	0.24 125	0.16 110	0.24 123	0.16 107

WAO-6	0.30 134	0.22 99	0.23 119	0.22 112	0.23 137	0.23 122	0.22 133	0.22 101	0.23 135	2.21 305	0.22 133	0.22 113	0.22 134	0.22 131	0.22 135	0.23 132	0.22 114	0.23 139	0.22 111	0.22 134	0.22 113	0.22 133	0.22 130	0.22 134	0.23 119	0.23 137	0.22 112	0.22 134

anonymity	0.30 134	0.34 136	0.27 131	0.33 148	0.27 146	0.33 149	0.28 153	0.33 131	0.28 153	0.33 122	0.28 154	0.33 148	0.28 151	0.28 155	0.28 155	0.28 150	0.34 149	0.28 150	0.34 149	0.28 152	0.34 144	0.27 146	0.27 144	0.27 149	0.34 149	0.28 150	0.34 150	0.28 152

iRaft-Stereo_20w	0.30 134	0.46 168	0.27 131	0.34 150	0.26 141	0.35 153	0.28 153	0.34 137	0.26 145	0.34 125	0.26 146	0.34 150	0.26 146	0.26 142	0.26 147	0.26 139	0.34 149	0.26 145	0.34 149	0.26 146	0.34 144	0.26 145	0.26 140	0.26 144	0.34 149	0.26 144	0.34 150	0.26 145

MMNet	0.30 134	0.24 112	0.17 96	0.24 125	0.17 113	0.24 126	0.17 112	0.23 109	0.18 121	1.21 257	0.17 109	0.23 119	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.89 275	0.24 124	0.17 112	0.24 125	0.17 113	1.22 292	0.16 111	0.17 106	0.17 110	0.24 125	0.17 112	0.24 123	0.17 114

delet	0.30 134	0.24 112	0.17 96	0.24 125	0.17 113	0.24 126	0.17 112	0.23 109	0.16 105	1.21 257	0.17 109	0.24 126	0.17 112	0.17 111	0.17 113	0.91 279	0.24 124	0.17 112	0.24 125	0.17 113	1.23 294	0.17 115	0.17 106	0.17 110	0.24 125	0.17 112	0.24 123	0.17 114

psm_up	0.30 134	0.24 112	0.17 96	0.25 130	0.17 113	0.24 126	0.17 112	0.24 113	0.17 110	1.20 256	0.17 109	0.23 119	0.17 112	0.17 111	0.18 121	0.90 278	0.24 124	0.17 112	0.25 132	0.17 113	1.24 297	0.17 115	0.17 106	0.17 110	0.24 125	0.17 112	0.24 123	0.17 114

MLCV	0.30 134	0.33 135	0.28 134	0.34 150	0.28 151	0.33 149	0.28 153	0.33 131	0.29 161	0.33 122	0.27 150	0.33 148	0.28 151	0.26 142	0.29 166	0.28 150	0.33 148	0.28 150	0.33 146	0.28 152	0.33 143	0.27 146	0.28 149	0.28 153	0.33 147	0.28 150	0.33 146	0.28 152

DN-CSS_ROB	0.30 134	0.34 136	0.29 139	0.34 150	0.27 146	0.34 151	0.28 153	0.33 131	0.27 148	0.34 125	0.27 150	0.34 150	0.28 151	0.29 160	0.27 151	0.26 139	0.35 152	0.29 163	0.33 146	0.28 152	0.34 144	0.28 153	0.28 149	0.27 149	0.34 149	0.28 150	0.33 146	0.28 152

UNDER WATER-64	0.31 142	0.25 116	0.25 125	0.26 136	0.26 141	0.25 134	0.26 141	0.25 114	0.26 145	1.69 279	0.26 146	0.25 131	0.25 140	0.25 140	0.26 147	0.26 139	0.25 132	0.26 145	0.26 136	0.26 146	0.25 127	0.25 139	0.25 136	0.25 140	0.26 138	0.26 144	0.25 132	0.26 145

LG-Stereo_L2	0.32 143	0.45 164	0.36 156	0.37 160	0.27 146	0.37 162	0.27 145	0.43 166	0.27 148	0.36 133	0.31 176	0.36 159	0.27 149	0.27 150	0.27 151	0.30 168	0.37 160	0.27 149	0.37 158	0.27 150	0.37 154	0.27 146	0.27 144	0.27 149	0.37 158	0.27 147	0.37 158	0.27 149

CASnet	0.32 143	0.53 184	0.34 153	0.27 139	0.31 177	0.34 151	0.29 170	0.31 129	0.32 173	0.25 110	0.31 176	0.27 141	0.40 205	0.45 209	0.27 151	0.30 168	0.26 139	0.40 204	0.28 142	0.37 194	0.28 138	0.39 203	0.29 160	0.40 207	0.29 143	0.28 150	0.24 123	0.30 174
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 143	0.45 164	0.29 139	0.36 158	0.29 165	0.36 158	0.29 170	0.36 144	0.29 161	0.35 127	0.29 164	0.35 153	0.28 151	0.27 150	0.28 155	0.28 150	0.35 152	0.28 150	0.35 151	0.28 152	0.35 148	0.28 153	0.29 160	0.29 167	0.36 154	0.29 169	0.36 155	0.29 167

RSM	0.33 146	0.36 140	0.31 148	0.39 177	0.32 181	0.36 158	0.30 177	0.35 140	0.38 193	0.35 127	0.31 176	0.35 153	0.30 171	0.30 166	0.31 176	0.30 168	0.36 157	0.31 174	0.36 154	0.30 173	0.36 152	0.31 176	0.31 173	0.31 175	0.36 154	0.31 177	0.36 155	0.31 178

SQANet	0.33 146	0.28 127	0.28 134	0.28 143	0.28 151	0.29 144	0.28 153	0.28 123	0.28 153	1.59 276	0.28 154	0.28 143	0.28 151	0.28 155	0.28 155	0.28 150	0.28 143	0.28 150	0.29 143	0.28 152	0.28 138	0.28 153	0.28 149	0.28 153	0.28 142	0.28 150	0.28 142	0.28 152

DGSMNet	0.33 146	0.42 159	0.28 134	0.40 178	0.28 151	0.40 178	0.28 153	0.40 159	0.28 153	0.40 149	0.28 154	0.39 170	0.28 151	0.27 150	0.28 155	0.28 150	0.40 179	0.28 150	0.42 190	0.29 165	0.41 174	0.31 176	0.29 160	0.28 153	0.41 178	0.28 150	0.42 189	0.29 167

gcap_with_dpt	0.34 149	0.42 159	0.29 139	0.42 189	0.29 165	0.42 191	0.29 170	0.39 155	0.29 161	0.39 141	0.29 164	0.39 170	0.29 163	0.29 160	0.29 166	0.28 150	0.42 187	0.29 163	0.42 190	0.29 165	0.42 185	0.28 153	0.28 149	0.28 153	0.41 178	0.28 150	0.41 177	0.28 152

castereo	0.34 149	1.59 276	1.39 293	0.17 96	0.15 105	0.18 97	0.26 141	1.74 291	0.17 110	0.19 89	0.18 124	0.18 101	0.20 127	0.20 123	0.22 135	0.21 127	0.18 100	0.17 112	0.19 102	0.16 109	0.18 98	0.20 130	0.17 106	0.21 131	0.19 101	0.17 112	0.19 100	0.16 107

GCAP-BAT	0.34 149	0.42 159	0.29 139	0.42 189	0.29 165	0.42 191	0.29 170	0.39 155	0.29 161	0.39 141	0.29 164	0.39 170	0.29 163	0.29 160	0.29 166	0.28 150	0.42 187	0.29 163	0.42 190	0.29 165	0.42 185	0.28 153	0.28 149	0.28 153	0.41 178	0.28 150	0.41 177	0.28 152

RAFT-Test	0.34 149	0.45 164	0.30 145	0.38 164	0.32 181	0.40 178	0.32 183	0.39 155	0.32 173	0.39 141	0.30 172	0.37 161	0.29 163	0.30 166	0.30 172	0.29 163	0.38 163	0.30 170	0.38 162	0.29 165	0.38 157	0.29 169	0.29 160	0.30 173	0.38 161	0.30 174	0.38 160	0.30 174

RAFT + AFF	0.34 149	0.29 128	0.32 151	0.31 146	0.30 173	0.39 175	0.32 183	0.39 155	0.30 165	0.39 141	0.32 179	0.39 170	0.32 176	0.35 179	0.36 188	0.32 177	0.38 163	0.31 174	0.38 162	0.31 178	0.38 157	0.28 153	0.37 193	0.34 184	0.38 161	0.30 174	0.38 160	0.28 152

ETE_ROB	0.35 154	0.35 139	0.35 154	0.35 154	0.35 189	0.35 153	0.35 186	0.35 140	0.35 185	0.35 127	0.35 187	0.35 153	0.35 185	0.35 179	0.35 184	0.35 185	0.35 152	0.35 186	0.35 151	0.35 188	0.35 148	0.35 185	0.35 184	0.35 188	0.35 152	0.35 186	0.35 152	0.35 187

VIP-Stereo	0.36 155	2.00 286	1.11 277	0.26 136	0.16 109	0.24 126	0.15 104	2.00 302	0.23 135	0.24 104	0.15 103	0.23 119	0.16 109	0.16 109	0.16 109	0.15 107	0.24 124	0.15 106	0.24 125	0.16 109	0.24 123	0.15 107	0.15 101	0.20 127	0.24 125	0.15 105	0.24 123	0.15 104

GREAT-IGEV	0.36 155	0.46 168	0.33 152	0.43 192	0.30 173	0.43 197	0.30 177	0.45 169	0.30 165	0.42 161	0.30 172	0.43 192	0.30 171	0.30 166	0.30 172	0.30 168	0.43 193	0.30 170	0.43 194	0.30 173	0.43 188	0.30 173	0.30 170	0.30 173	0.43 192	0.30 174	0.43 191	0.30 174
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	0.36 155	0.50 181	0.30 145	0.40 178	0.29 165	0.40 178	0.29 170	0.35 140	0.30 165	0.47 173	0.30 172	0.35 153	0.32 176	0.29 160	0.34 182	0.33 181	0.59 227	0.31 174	0.39 174	0.29 165	0.37 154	0.38 194	0.29 160	0.31 175	0.58 231	0.28 150	0.51 217	0.29 167

GEStereo_RVC	0.36 155	0.23 104	0.18 101	0.23 120	0.18 123	0.23 122	0.19 126	0.22 101	0.19 123	0.24 104	0.20 127	0.24 126	0.18 125	0.18 118	0.18 121	0.21 127	0.25 132	0.18 125	0.22 111	0.18 123	0.23 120	0.18 126	0.19 123	0.20 127	0.23 119	0.20 127	4.43 351	0.19 126

DMCA	0.36 155	0.38 143	0.37 158	0.35 154	0.35 189	0.35 153	0.36 192	0.35 140	0.36 190	0.36 133	0.37 196	0.36 159	0.36 190	0.36 184	0.35 184	0.37 190	0.36 157	0.36 188	0.36 154	0.36 192	0.36 152	0.35 185	0.36 189	0.36 191	0.37 158	0.36 189	0.36 155	0.36 192

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 160	0.64 203	0.59 217	0.38 164	0.31 177	0.38 166	0.31 180	0.65 209	0.32 173	0.38 137	0.32 179	0.38 165	0.32 176	0.32 170	0.32 178	0.32 177	0.38 163	0.32 178	0.39 174	0.32 179	0.39 167	0.32 179	0.32 174	0.32 177	0.39 171	0.32 179	0.39 171	0.32 180

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 160	0.65 205	0.60 219	0.38 164	0.31 177	0.38 166	0.31 180	0.65 209	0.32 173	0.37 135	0.32 179	0.37 161	0.32 176	0.32 170	0.32 178	0.32 177	0.38 163	0.32 178	0.38 162	0.32 179	0.38 157	0.32 179	0.32 174	0.32 177	0.38 161	0.32 179	0.38 160	0.32 180

DDF-Stereo	0.37 160	0.57 194	0.50 198	0.40 178	0.32 181	0.40 178	0.32 183	0.53 193	0.32 173	0.39 141	0.32 179	0.39 170	0.32 176	0.32 170	0.32 178	0.32 177	0.40 179	0.32 178	0.40 176	0.32 179	0.40 173	0.32 179	0.32 174	0.32 177	0.40 173	0.32 179	0.40 173	0.32 180

XPNet_ROB	0.37 160	0.37 142	0.37 158	0.37 160	0.37 195	0.37 162	0.37 197	0.37 146	0.37 192	0.37 135	0.37 196	0.37 161	0.37 192	0.37 186	0.37 191	0.37 190	0.37 160	0.37 193	0.37 158	0.37 194	0.37 154	0.37 191	0.37 193	0.37 197	0.37 158	0.37 195	0.37 158	0.37 195

GIP-stereo	0.38 164	0.56 191	0.40 164	0.45 200	0.33 184	0.44 199	0.35 186	0.49 183	0.33 179	0.43 164	0.32 179	0.42 188	0.31 173	0.33 174	0.33 181	0.34 182	0.40 179	0.32 178	0.40 176	0.32 179	0.43 188	0.38 194	0.33 179	0.32 177	0.43 192	0.32 179	0.42 189	0.34 186

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 164	1.06 241	0.54 206	0.59 233	0.27 146	0.46 201	0.27 145	0.46 170	0.27 148	0.46 170	0.27 150	0.46 196	0.26 146	0.27 150	0.27 151	0.26 139	0.46 197	0.26 145	0.45 197	0.30 173	0.46 192	0.27 146	0.27 144	0.27 149	0.46 196	0.27 147	0.45 194	0.26 145

CES	0.38 164	0.34 136	0.44 176	0.43 192	0.33 184	0.37 162	0.44 217	0.37 146	0.38 193	0.45 167	0.35 187	0.35 153	0.41 206	0.45 209	0.36 188	0.36 187	0.36 157	0.45 216	0.43 194	0.35 188	0.34 144	0.46 216	0.36 189	0.36 191	0.42 191	0.34 185	0.35 152	0.38 198

PML	0.39 167	0.56 191	0.29 139	0.55 227	0.28 151	0.56 229	0.28 153	0.51 190	0.28 153	0.50 179	0.28 154	0.51 217	0.28 151	0.29 160	0.28 155	0.29 163	0.56 225	0.29 163	0.57 232	0.28 152	0.56 224	0.28 153	0.28 149	0.29 167	0.56 228	0.28 150	0.56 226	0.28 152

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 168	2.14 295	1.91 319	0.20 104	0.18 123	0.19 102	0.17 112	2.23 305	0.19 123	0.24 104	0.21 130	0.19 104	0.21 132	0.20 123	0.18 121	0.20 124	0.20 106	0.18 125	0.20 105	0.19 128	0.19 102	0.17 115	0.18 120	0.17 110	0.20 105	0.20 127	0.21 109	0.19 126

quiztm	0.41 169	0.45 164	0.40 164	0.44 195	0.39 204	0.45 200	0.39 207	0.44 168	0.40 202	0.45 167	0.39 207	0.45 195	0.39 204	0.39 197	0.40 206	0.39 201	0.45 196	0.40 204	0.45 197	0.39 205	0.44 190	0.39 203	0.39 203	0.39 205	0.44 194	0.39 205	0.44 193	0.39 204

GASTEREO	0.41 169	0.54 185	0.44 176	0.48 211	0.35 189	0.48 213	0.35 186	0.53 193	0.35 185	0.46 170	0.35 187	0.46 196	0.35 185	0.35 179	0.35 184	0.35 185	0.47 201	0.35 186	0.47 203	0.35 188	0.47 196	0.38 194	0.35 184	0.35 188	0.48 207	0.35 186	0.47 199	0.35 187

GwcNet-ADL	0.41 169	0.41 149	0.41 167	0.41 185	0.41 207	0.41 182	0.41 209	0.41 161	0.41 206	0.41 150	0.41 210	0.41 183	0.41 206	0.41 199	0.41 209	0.41 203	0.41 182	0.41 207	0.41 181	0.41 208	0.41 174	0.41 208	0.41 206	0.41 208	0.41 178	0.41 208	0.41 177	0.41 208

PSMNet-ADL	0.41 169	0.41 149	0.41 167	0.41 185	0.41 207	0.41 182	0.41 209	0.41 161	0.41 206	0.41 150	0.41 210	0.41 183	0.41 206	0.41 199	0.41 209	0.41 203	0.41 182	0.41 207	0.41 181	0.41 208	0.41 174	0.41 208	0.41 206	0.41 208	0.41 178	0.41 208	0.41 177	0.41 208

GANet-ADL	0.41 169	0.41 149	0.41 167	0.41 185	0.41 207	0.41 182	0.41 209	0.41 161	0.41 206	0.41 150	0.41 210	0.41 183	0.41 206	0.41 199	0.41 209	0.41 203	0.41 182	0.41 207	0.41 181	0.41 208	0.41 174	0.41 208	0.41 206	0.41 208	0.41 178	0.41 208	0.41 177	0.41 208

ADLNet	0.41 169	0.41 149	0.41 167	0.41 185	0.41 207	0.41 182	0.41 209	0.41 161	0.41 206	0.41 150	0.41 210	0.41 183	0.41 206	0.41 199	0.41 209	0.41 203	0.41 182	0.41 207	0.41 181	0.41 208	0.41 174	0.41 208	0.41 206	0.41 208	0.41 178	0.41 208	0.41 177	0.41 208

GEAStereo	0.42 175	0.55 187	0.44 176	0.48 211	0.35 189	0.48 213	0.35 186	0.54 195	0.35 185	0.47 173	0.36 190	0.47 201	0.41 206	0.38 188	0.38 193	0.38 193	0.51 216	0.36 188	0.51 221	0.38 198	0.48 203	0.35 185	0.35 184	0.36 191	0.52 219	0.37 195	0.48 205	0.36 192

GSStereo	0.42 175	0.56 191	0.44 176	0.48 211	0.36 194	0.48 213	0.36 192	0.54 195	0.36 190	0.47 173	0.36 190	0.47 201	0.36 190	0.36 184	0.35 184	0.36 187	0.48 206	0.36 188	0.48 210	0.36 192	0.48 203	0.36 190	0.36 189	0.36 191	0.48 207	0.36 189	0.48 205	0.35 187

gasm-f	0.42 175	0.55 187	0.44 176	0.48 211	0.35 189	0.48 213	0.35 186	0.54 195	0.35 185	0.47 173	0.36 190	0.47 201	0.41 206	0.38 188	0.38 193	0.38 193	0.51 216	0.36 188	0.51 221	0.38 198	0.48 203	0.35 185	0.35 184	0.36 191	0.52 219	0.37 195	0.48 205	0.36 192

DEFOM-Stereo	0.43 178	1.60 278	1.47 298	0.30 144	0.28 151	0.31 146	0.28 153	1.65 289	0.25 138	0.29 120	0.26 146	0.30 146	0.29 163	0.27 150	0.26 147	0.26 139	0.30 145	0.29 163	0.30 145	0.26 146	0.29 140	0.29 169	0.27 144	0.26 144	0.30 144	0.29 169	0.30 144	0.29 167

GES	0.43 178	0.41 149	0.31 148	0.35 154	0.30 173	0.47 207	0.28 153	0.33 131	0.28 153	0.35 127	0.29 164	2.95 332	0.38 195	0.35 179	0.30 172	0.34 182	0.34 149	0.30 170	0.33 146	0.30 173	0.35 148	0.30 173	0.33 179	0.33 182	0.33 147	0.31 177	0.33 146	0.29 167

MSCF	0.44 180	0.60 200	0.47 184	0.50 219	0.40 205	0.50 220	0.38 200	0.57 203	0.38 193	0.48 177	0.38 199	0.48 209	0.38 195	0.38 188	0.38 193	0.38 193	0.49 211	0.38 196	0.49 214	0.39 205	0.50 211	0.38 194	0.38 197	0.38 198	0.49 212	0.38 199	0.49 213	0.38 198

LG-Stereo_L1	0.44 180	0.58 197	0.49 197	0.51 222	0.38 199	0.51 222	0.38 200	0.56 201	0.38 193	0.50 179	0.38 199	0.50 214	0.38 195	0.38 188	0.38 193	0.38 193	0.52 218	0.38 196	0.52 224	0.38 198	0.51 213	0.38 194	0.38 197	0.38 198	0.52 219	0.38 199	0.51 217	0.40 206

FCDSN-DC	0.44 180	0.31 132	0.35 154	0.34 150	0.28 151	0.35 153	0.30 177	0.32 130	0.25 138	1.32 264	0.24 140	1.00 274	0.32 176	0.35 179	0.34 182	0.30 168	0.72 244	0.37 193	0.48 210	0.32 179	0.53 219	0.49 231	0.23 134	0.29 167	0.50 213	0.42 213	0.61 233	0.71 268
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	0.45 183	0.57 194	0.45 182	0.54 224	0.37 195	0.53 226	0.37 197	0.56 201	0.40 202	0.53 185	0.38 199	0.53 221	0.37 192	0.37 186	0.37 191	0.37 190	0.55 221	0.38 196	0.53 226	0.37 194	0.53 219	0.37 191	0.37 193	0.39 205	0.54 224	0.37 195	0.54 223	0.37 195

WAO-7	0.46 184	0.38 143	0.38 160	0.38 164	0.38 199	0.38 166	0.38 200	0.38 149	0.38 193	2.57 321	0.38 199	0.38 165	0.38 195	0.38 188	0.38 193	0.38 193	0.38 163	0.38 196	0.38 162	0.38 198	0.38 157	0.38 194	0.38 197	0.38 198	0.38 161	0.38 199	0.38 160	0.38 198

Venus	0.46 184	0.38 143	0.40 164	0.38 164	0.38 199	0.39 175	0.38 200	0.38 149	0.38 193	2.71 323	0.38 199	0.38 165	0.38 195	0.38 188	0.38 193	0.38 193	0.38 163	0.38 196	0.38 162	0.38 198	0.38 157	0.38 194	0.38 197	0.38 198	0.38 161	0.38 199	0.39 171	0.38 198

HanzoNet	0.47 186	0.39 147	0.38 160	0.38 164	0.38 199	0.38 166	0.38 200	0.40 159	0.38 193	2.63 322	0.38 199	0.38 165	0.38 195	0.38 188	0.38 193	0.39 201	0.38 163	0.38 196	0.38 162	0.42 213	0.38 157	0.39 203	0.39 203	0.38 198	0.38 161	0.38 199	0.38 160	0.39 204

IMH	0.47 186	0.40 148	0.39 163	0.38 164	0.38 199	0.38 166	0.38 200	0.38 149	0.40 202	2.79 325	0.38 199	0.38 165	0.38 195	0.38 188	0.38 193	0.38 193	0.39 175	0.38 196	0.38 162	0.40 207	0.38 157	0.38 194	0.38 197	0.38 198	0.38 161	0.38 199	0.38 160	0.38 198

LL-Strereo2	0.47 186	2.60 308	0.51 202	0.38 164	0.28 151	0.37 162	0.28 153	0.55 199	0.35 185	0.44 166	0.34 186	0.44 194	0.34 183	0.34 175	0.36 188	0.36 187	0.47 201	0.36 188	0.47 203	0.35 188	0.47 196	0.35 185	0.35 184	0.35 188	0.46 196	0.35 186	0.47 199	0.35 187

DN	0.50 189	0.59 199	0.44 176	0.59 233	0.44 215	0.59 233	0.44 217	0.57 203	0.44 213	0.57 189	0.44 216	0.57 227	0.44 214	0.44 207	0.44 216	0.44 210	0.59 227	0.44 215	0.59 233	0.44 216	0.59 228	0.44 215	0.44 213	0.44 215	0.59 233	0.44 216	0.59 229	0.44 214

GMOStereo	0.50 189	0.44 162	2.38 329	0.40 178	0.34 186	0.42 191	0.36 192	1.96 297	0.34 180	0.41 150	0.36 190	0.42 188	0.35 185	0.34 175	0.38 193	0.31 173	0.39 175	0.34 182	0.40 176	0.33 185	0.39 167	0.33 182	0.33 179	0.34 184	0.40 173	0.36 189	0.40 173	0.32 180

error version	0.50 189	0.44 162	2.38 329	0.40 178	0.34 186	0.42 191	0.36 192	1.96 297	0.34 180	0.41 150	0.36 190	0.42 188	0.35 185	0.34 175	0.38 193	0.31 173	0.39 175	0.34 182	0.40 176	0.33 185	0.39 167	0.33 182	0.33 179	0.34 184	0.40 173	0.36 189	0.40 173	0.32 180

SANet	0.50 189	0.50 181	0.50 198	0.50 219	0.50 235	0.50 220	0.50 235	0.50 187	0.50 234	0.50 179	0.50 234	0.50 214	0.50 233	0.50 227	0.50 236	0.50 232	0.50 214	0.50 235	0.50 218	0.50 236	0.50 211	0.50 237	0.50 230	0.50 232	0.50 213	0.50 236	0.50 215	0.50 230

PDISCO_ROB	0.50 189	0.15 78	0.11 62	0.16 92	3.16 344	0.13 75	0.12 92	0.14 62	0.12 90	0.15 68	0.11 75	2.55 331	0.11 76	2.20 328	0.13 97	0.12 91	0.16 92	0.10 59	0.14 75	0.12 94	0.15 86	0.12 94	0.12 90	0.12 92	0.15 82	0.10 60	2.75 332	0.09 57

otaku	0.52 194	0.46 168	0.48 191	0.46 202	0.46 217	0.46 201	0.46 219	0.46 170	0.47 222	1.88 283	0.46 219	0.46 196	0.46 219	0.46 211	0.46 219	0.46 213	0.47 201	0.46 217	0.46 199	0.46 219	0.47 196	0.46 216	0.46 215	0.46 218	0.47 202	0.46 218	0.46 195	0.47 219

HaxPig	0.52 194	0.48 177	0.47 184	0.47 207	0.47 221	0.47 207	0.47 223	0.47 176	0.47 222	1.80 280	0.47 223	0.47 201	0.47 222	0.47 215	0.47 223	0.47 220	0.47 201	0.47 224	0.47 203	0.47 224	0.47 196	0.47 224	0.47 221	0.47 222	0.47 202	0.47 225	0.47 199	0.47 219

UNDER WATER	0.52 194	0.47 174	0.47 184	0.47 207	0.47 221	0.47 207	0.47 223	0.47 176	0.47 222	1.90 284	0.47 223	0.47 201	0.47 222	0.47 215	0.47 223	0.47 220	0.46 197	0.47 224	0.47 203	0.47 224	0.46 192	0.47 224	0.47 221	0.48 226	0.47 202	0.47 225	0.47 199	0.47 219

Dean	0.52 194	0.46 168	0.48 191	0.46 202	0.46 217	0.46 201	0.46 219	0.46 170	0.46 217	1.90 284	0.46 219	0.47 201	0.46 219	0.46 211	0.46 219	0.46 213	0.48 206	0.46 217	0.46 199	0.46 219	0.46 192	0.46 216	0.46 215	0.46 218	0.46 196	0.46 218	0.46 195	0.46 216

Ntro	0.53 198	0.47 174	0.50 198	0.46 202	0.48 227	0.47 207	0.47 223	0.46 170	0.46 217	2.05 297	0.47 223	0.47 201	0.49 231	0.47 215	0.47 223	0.46 213	0.48 206	0.46 217	0.49 214	0.46 219	0.47 196	0.46 216	0.46 215	0.47 222	0.46 196	0.46 218	0.47 199	0.47 219

RainbowNet	0.53 198	0.48 177	0.48 191	0.48 211	0.48 227	0.48 213	0.48 228	0.48 179	0.48 227	1.92 286	0.48 229	0.48 209	0.48 226	0.48 221	0.48 229	0.48 224	0.48 206	0.48 228	0.48 210	0.48 228	0.48 203	0.48 227	0.48 225	0.48 226	0.48 207	0.48 229	0.48 205	0.48 226

LVE	0.53 198	0.47 174	0.48 191	0.47 207	0.47 221	0.47 207	0.47 223	0.48 179	0.47 222	1.96 291	0.47 223	0.47 201	0.47 222	0.47 215	0.47 223	0.47 220	0.47 201	0.47 224	0.47 203	0.47 224	0.47 196	0.47 224	0.47 221	0.47 222	0.47 202	0.47 225	0.47 199	0.47 219

ACVNet_1	0.53 198	0.46 168	0.48 191	0.47 207	0.47 221	0.46 201	0.48 228	0.48 179	0.48 227	2.07 298	0.47 223	0.48 209	0.48 226	0.47 215	0.47 223	0.46 213	0.49 211	0.47 224	0.47 203	0.47 224	0.48 203	0.46 216	0.46 215	0.48 226	0.47 202	0.47 225	0.48 205	0.47 219

ACVNet-4b	0.53 198	0.46 168	0.47 184	0.46 202	0.46 217	0.46 201	0.46 219	0.46 170	0.46 217	2.17 301	0.46 219	0.46 196	0.47 222	0.46 211	0.46 219	0.46 213	0.46 197	0.46 217	0.46 199	0.46 219	0.46 192	0.46 216	0.46 215	0.47 222	0.46 196	0.46 218	0.46 195	0.46 216

AIO-test2	0.54 203	0.65 205	0.55 209	0.60 235	0.50 235	0.60 234	0.49 231	0.65 209	0.48 227	0.60 192	0.49 232	0.59 228	0.50 233	0.50 227	0.49 233	0.49 228	0.60 229	0.50 235	0.60 235	0.49 233	0.60 229	0.49 231	0.50 230	0.51 234	0.60 235	0.48 229	0.60 230	0.50 230

AIO-test1	0.54 203	0.64 203	0.54 206	0.60 235	0.49 231	0.61 236	0.49 231	0.64 208	0.49 232	0.59 190	0.48 229	0.60 230	0.50 233	0.48 221	0.48 229	0.48 224	0.60 229	0.48 228	0.60 235	0.48 228	0.60 229	0.49 231	0.49 227	0.49 230	0.59 233	0.49 233	0.60 230	0.49 227

notaker	0.54 203	0.48 177	0.48 191	0.48 211	0.48 227	0.48 213	0.49 231	0.48 179	0.48 227	1.95 290	0.48 229	0.48 209	0.48 226	0.48 221	0.48 229	0.48 224	0.48 206	0.48 228	0.48 210	0.48 228	0.49 209	0.48 227	0.48 225	0.49 230	0.48 207	0.48 229	0.48 205	0.49 227

FSD	0.55 206	0.55 187	0.42 173	0.54 224	0.42 212	0.55 228	0.43 215	0.54 195	0.42 211	0.59 190	0.42 215	0.54 223	0.44 214	0.43 205	0.42 215	0.42 208	0.55 221	0.42 213	2.46 327	0.44 216	0.55 222	0.43 213	0.42 210	0.44 215	0.55 225	0.43 215	0.55 224	0.53 236

ACVNet_2	0.55 206	0.49 180	0.50 198	0.49 217	0.49 231	0.49 219	0.49 231	0.49 183	0.49 232	2.14 300	0.49 232	0.50 214	0.49 231	0.49 224	0.49 233	0.49 228	0.50 214	0.49 234	0.50 218	0.49 233	0.49 209	0.49 231	0.49 227	0.50 232	0.50 213	0.49 233	0.50 215	0.49 227

CFNet	0.55 206	0.25 116	0.18 101	0.25 130	0.18 123	0.25 134	0.18 125	0.25 114	0.18 121	0.25 110	0.18 124	0.25 131	0.18 125	0.18 118	0.18 121	0.18 120	0.25 132	0.18 125	0.25 132	0.18 123	5.31 363	4.36 363	0.18 120	0.18 124	0.25 133	0.18 124	0.25 132	0.18 125

PSMNet_ROB	0.55 206	0.55 187	0.56 212	0.56 228	0.55 239	0.56 229	0.55 239	0.55 199	0.55 238	0.55 186	0.55 239	0.55 224	0.55 241	0.55 230	0.56 241	0.55 236	0.55 221	0.55 241	0.55 229	0.55 239	0.55 222	0.55 240	0.55 235	0.55 240	0.55 225	0.55 241	0.55 224	0.55 237

PointNet	0.56 210	0.69 209	0.47 184	0.69 244	0.47 221	0.69 242	0.47 223	0.70 218	0.47 222	0.69 198	0.47 223	0.69 240	0.48 226	0.47 215	0.47 223	0.47 220	0.70 240	0.48 228	0.70 243	0.48 228	0.69 239	0.48 227	0.47 221	0.48 226	0.70 243	0.48 229	0.69 239	0.47 219

IER	0.56 210	2.72 311	2.20 323	0.38 164	0.29 165	0.38 166	0.27 145	2.77 322	0.27 148	0.38 137	0.28 154	0.37 161	0.25 140	0.26 142	0.25 142	0.26 139	0.38 163	0.29 163	0.38 162	0.25 142	0.39 167	0.25 139	0.29 160	0.29 167	0.40 173	0.25 140	0.38 160	0.25 140

LG-Stereo	0.57 212	0.58 197	0.43 174	0.54 224	0.65 251	0.95 266	0.69 265	0.69 214	0.38 193	0.52 183	0.37 196	0.53 221	0.37 192	0.68 259	0.73 270	0.72 266	0.70 240	0.37 193	0.54 228	0.37 194	0.54 221	0.37 191	0.37 193	0.56 241	0.95 267	0.59 246	0.84 255	0.37 195

CASS	0.58 213	0.89 226	0.55 209	0.56 228	0.55 239	0.60 234	0.57 245	0.57 203	0.56 240	0.55 186	0.56 240	0.56 225	0.50 233	0.63 242	0.56 241	0.56 239	0.62 232	0.62 250	0.59 233	0.56 241	0.56 224	0.48 227	0.60 242	0.56 241	0.57 230	0.60 248	0.57 228	0.59 242
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 214	0.29 128	0.22 115	0.27 139	5.05 366	0.30 145	0.21 131	0.28 123	0.21 128	0.27 118	0.21 130	0.27 141	0.20 127	0.21 128	0.21 131	0.21 127	0.27 141	0.21 133	0.27 140	0.21 133	0.27 136	0.23 138	0.21 127	0.21 131	0.27 140	0.21 131	5.06 359	0.22 134

LMCR-Stereo	0.61 215	0.61 201	0.61 224	0.61 238	0.61 246	0.67 241	0.61 250	0.61 206	0.61 247	0.61 193	0.61 247	0.61 231	0.61 248	0.61 238	0.61 248	0.61 243	0.61 231	0.61 249	0.61 237	0.61 247	0.61 231	0.61 247	0.61 243	0.61 250	0.61 237	0.61 249	0.61 233	0.61 248

AANet_RVC	0.61 215	0.31 132	5.05 349	0.31 146	0.19 127	0.24 126	0.20 128	5.86 345	0.20 125	0.24 104	0.18 124	0.25 131	0.20 127	0.23 136	0.21 131	0.18 120	0.37 160	0.18 125	0.24 125	0.19 128	0.25 127	0.19 129	0.19 123	0.19 126	0.24 125	0.15 105	0.24 123	0.20 128

iRaftStereo_RVC	0.62 217	1.76 281	2.24 325	0.52 223	0.37 195	0.53 226	0.38 200	2.51 316	0.38 193	0.51 182	0.38 199	0.51 217	0.38 195	0.38 188	0.38 193	0.38 193	0.52 218	0.38 196	0.52 224	0.38 198	0.52 216	0.38 194	0.38 197	0.38 198	0.52 219	0.39 205	0.52 220	0.38 198

ARAFT	0.64 218	0.74 216	0.62 227	0.70 250	0.56 241	0.72 247	0.55 239	0.72 224	0.54 237	0.73 205	0.56 240	0.72 246	0.56 243	0.56 232	0.62 249	0.63 245	0.73 245	0.53 240	0.73 247	0.54 238	0.72 243	0.65 251	0.62 244	0.56 241	0.72 246	0.54 239	0.72 244	0.57 239

test_1	0.65 219	4.37 327	2.38 329	0.40 178	0.34 186	0.42 191	0.36 192	1.96 297	0.34 180	0.41 150	0.36 190	0.42 188	0.35 185	0.34 175	0.38 193	0.31 173	0.39 175	0.34 182	0.40 176	0.33 185	0.39 167	0.33 182	0.33 179	0.34 184	0.40 173	0.36 189	0.40 173	0.32 180

zero-FE	0.66 220	0.80 219	0.56 212	0.79 254	0.58 243	0.82 252	0.55 239	0.76 227	0.56 240	0.75 207	0.58 244	0.75 250	0.59 246	0.57 233	0.56 241	0.55 236	0.79 249	0.55 241	0.78 253	0.55 239	0.85 252	0.58 242	0.55 235	0.57 245	0.80 252	0.57 243	0.80 249	0.57 239

HH	0.66 220	2.13 290	0.47 184	0.37 160	0.29 165	0.36 158	0.27 145	0.49 183	0.44 213	0.78 208	0.68 260	0.67 236	0.90 279	0.62 239	0.90 278	0.53 234	0.88 257	0.48 228	0.37 158	0.29 165	0.63 234	0.66 254	0.66 249	0.51 234	1.06 284	0.61 249	1.08 283	0.60 244

HanStereo	0.66 220	2.13 290	0.47 184	0.37 160	0.29 165	0.36 158	0.27 145	0.49 183	0.44 213	0.78 208	0.68 260	0.67 236	0.90 279	0.62 239	0.90 278	0.53 234	0.88 257	0.48 228	0.37 158	0.29 165	0.63 234	0.66 254	0.66 249	0.51 234	1.06 284	0.61 249	1.08 283	0.60 244

DSFCA	0.66 220	0.73 214	0.74 239	0.68 243	0.65 251	0.64 238	0.65 256	0.65 209	0.65 250	0.66 196	0.65 251	0.65 233	0.64 250	0.65 246	0.65 253	0.65 248	0.65 234	0.65 254	0.65 239	0.65 251	0.65 237	0.65 251	0.65 248	0.65 254	0.66 239	0.66 254	0.65 236	0.65 251

STTRV1_RVC	0.66 220	1.59 276	0.52 205	0.69 244	0.61 246	0.66 240	0.43 215	0.88 236	0.45 216	0.71 203	0.62 248	0.69 240	0.45 218	0.62 239	0.40 206	0.44 210	0.80 251	0.59 246	0.76 252	0.63 248	0.80 246	0.46 216	0.64 245	0.61 250	0.72 246	0.54 239	0.80 249	0.60 244

4D-IteraStereo	0.67 225	3.40 317	1.05 270	0.71 251	0.83 274	0.47 207	0.27 145	0.47 176	0.27 148	0.35 127	0.26 146	0.68 239	0.84 275	0.41 199	0.54 238	0.89 275	0.74 247	0.88 279	0.73 247	0.87 279	0.42 185	0.27 146	0.28 149	0.28 153	0.36 154	0.28 150	0.68 238	0.90 278

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 225	0.74 216	0.60 219	0.79 254	0.61 246	0.76 248	0.57 245	0.71 222	0.56 240	0.71 203	0.54 238	0.72 246	0.66 253	0.65 246	0.65 253	0.64 246	0.74 247	0.64 252	0.74 249	0.63 248	0.73 244	0.65 251	0.64 245	0.64 252	0.74 248	0.61 249	0.73 245	0.64 249

Occ-G	0.68 227	0.54 185	3.16 338	0.57 232	0.45 216	0.52 225	0.40 208	3.44 329	0.46 217	0.52 183	0.45 218	0.51 217	0.44 214	0.44 207	0.40 206	0.45 212	0.55 221	0.41 207	0.53 226	0.43 214	0.52 216	0.40 206	0.44 213	0.45 217	0.55 225	0.44 216	0.53 222	0.44 214

mm2	0.69 228	0.69 209	0.69 232	0.69 244	0.69 261	0.69 242	0.69 265	0.69 214	0.69 262	0.69 198	0.69 263	0.69 240	0.69 263	0.69 261	0.69 266	0.69 260	0.69 238	0.69 265	0.69 241	0.69 263	0.69 239	0.69 265	0.69 263	0.69 267	0.69 241	0.69 265	0.69 239	0.69 263

mm1	0.69 228	0.69 209	0.69 232	0.69 244	0.69 261	0.69 242	0.69 265	0.69 214	0.69 262	0.69 198	0.69 263	0.69 240	0.69 263	0.69 261	0.69 266	0.69 260	0.69 238	0.69 265	0.69 241	0.69 263	0.69 239	0.69 265	0.69 263	0.69 267	0.69 241	0.69 265	0.69 239	0.69 263

TorneroNet-64	0.69 228	0.65 205	0.30 145	0.27 139	0.47 221	0.28 143	0.35 186	0.34 137	0.80 269	7.93 368	0.29 164	0.30 146	0.31 173	0.81 271	0.28 155	0.27 148	0.29 144	0.28 150	0.85 259	0.83 277	0.62 233	0.28 153	0.30 170	0.28 153	0.52 219	0.29 169	0.29 143	0.27 149

DDUNet	0.69 228	0.84 223	0.59 217	0.84 260	0.59 244	0.87 258	0.57 245	0.84 232	0.59 246	0.82 215	0.58 244	0.85 259	0.57 244	0.59 237	0.59 245	0.57 240	0.87 256	0.59 246	0.85 259	0.59 246	0.85 252	0.59 245	0.59 240	0.59 246	0.87 257	0.59 246	0.84 255	0.59 242

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 232	0.67 208	0.67 231	0.92 263	0.92 277	0.91 261	0.76 272	0.67 213	0.67 258	0.66 196	0.67 256	0.67 236	0.67 259	0.67 254	0.67 260	0.68 259	0.66 235	0.67 259	0.68 240	0.67 258	0.68 238	0.68 262	0.68 260	0.68 265	0.67 240	0.68 263	0.67 237	0.67 257

UDG	0.70 232	0.87 224	0.56 212	0.87 261	0.59 244	0.84 255	0.59 248	0.85 233	0.57 243	0.84 217	0.59 246	0.84 258	0.60 247	0.58 234	0.60 246	0.59 241	0.85 255	0.59 246	0.87 261	0.58 243	0.87 254	0.60 246	0.57 239	0.59 246	0.87 257	0.58 245	0.86 258	0.60 244

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 232	6.91 341	0.46 183	0.46 202	0.46 217	0.46 201	0.46 219	0.46 170	0.46 217	0.46 170	0.46 219	0.46 196	0.46 219	0.46 211	0.46 219	0.46 213	0.46 197	0.46 217	0.46 199	0.46 219	0.47 196	0.46 216	0.46 215	0.46 218	0.46 196	0.46 218	0.46 195	0.46 216

HCRNet	0.71 235	6.06 339	3.15 337	0.50 219	0.22 132	0.21 111	0.15 104	3.04 324	0.34 180	0.43 164	0.33 185	0.43 192	0.33 182	0.15 105	0.14 102	0.14 102	0.21 110	0.17 112	0.47 203	0.20 130	0.21 109	0.16 111	0.32 174	0.33 182	0.50 213	0.33 184	0.49 213	0.28 152

AFF-stereo	0.71 235	0.73 214	0.65 230	0.82 258	0.63 249	0.83 253	0.63 252	0.73 225	0.65 250	0.82 215	0.73 268	0.74 249	0.64 250	0.63 242	0.62 249	0.62 244	0.73 245	0.63 251	0.74 249	0.72 268	0.80 246	0.58 242	0.70 266	0.71 270	0.79 250	0.69 265	0.78 247	0.72 269

DMCA-RVC	0.71 235	0.72 212	0.72 234	0.71 251	0.70 264	0.70 245	0.70 270	0.70 218	0.71 264	0.70 202	0.71 266	0.71 245	0.70 265	0.70 263	0.71 268	0.70 263	0.70 240	0.71 269	0.70 243	0.71 266	0.70 242	0.70 267	0.71 268	0.71 270	0.70 243	0.72 270	0.71 242	0.70 266

PA-Net	0.71 235	0.62 202	0.55 209	0.69 244	0.71 265	0.70 245	0.69 265	0.69 214	0.74 267	0.73 205	0.75 269	0.59 228	0.72 268	0.82 272	0.79 273	0.83 272	0.67 237	0.76 272	0.81 257	0.67 258	0.61 231	0.76 271	0.68 260	0.65 254	0.82 255	0.76 273	0.71 242	0.69 263
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DNS	0.73 239	0.88 225	0.64 229	0.88 262	0.64 250	0.88 259	0.64 254	0.85 233	0.63 248	0.85 218	0.63 250	0.85 259	0.63 249	0.63 242	0.63 252	0.64 246	0.88 257	0.64 252	0.88 262	0.64 250	0.88 255	0.64 250	0.64 245	0.64 252	0.88 259	0.64 253	0.88 259	0.64 249

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 240	0.57 194	0.57 215	0.56 228	0.92 277	1.07 284	0.63 252	1.03 257	0.82 273	0.49 178	0.77 270	0.69 240	0.54 240	0.58 234	0.54 238	0.86 274	1.06 279	0.72 270	1.06 282	0.79 271	0.58 227	0.87 277	0.59 240	0.46 218	0.76 249	0.46 218	1.05 280	0.97 283

AEACV	0.74 240	0.52 183	3.10 335	0.60 235	0.48 227	0.56 229	0.48 228	3.02 323	0.83 274	0.61 193	0.62 248	0.72 246	0.50 233	0.49 224	0.49 233	0.48 224	0.58 226	0.50 235	0.55 229	0.48 228	0.56 224	0.50 237	0.50 230	0.51 234	0.58 231	0.51 238	0.60 230	0.51 233

MyStereo04	0.76 242	4.78 333	0.62 227	0.63 241	0.54 238	0.65 239	0.56 243	0.61 206	0.58 244	0.61 193	0.56 240	0.63 232	0.57 244	0.63 242	0.60 246	0.60 242	0.64 233	0.56 244	0.63 238	0.58 243	0.63 234	0.62 249	0.55 235	0.60 248	0.63 238	0.57 243	0.64 235	0.58 241

RSM++	0.77 243	0.91 227	0.72 234	0.83 259	0.71 265	0.83 253	0.72 271	0.81 231	0.71 264	0.81 214	0.71 266	0.81 257	0.71 267	0.71 265	0.71 268	0.70 263	0.83 254	0.72 270	0.83 258	0.81 276	0.83 250	0.72 270	0.71 268	0.71 270	0.88 259	0.71 268	0.83 254	0.70 266

test-3	0.78 244	4.38 328	1.80 311	0.62 239	0.49 231	0.62 237	0.50 235	1.86 292	0.64 249	0.69 198	0.52 236	0.66 234	0.38 195	0.58 234	0.57 244	0.46 213	0.66 235	0.46 217	0.50 218	0.44 216	0.48 203	0.58 242	0.54 234	0.60 248	0.70 243	0.46 218	0.48 205	0.50 230

WQFJA1++	0.80 245	1.24 257	0.73 237	0.97 271	0.65 251	0.97 268	0.65 256	0.97 245	0.65 250	0.94 227	0.66 252	0.94 266	0.65 252	0.66 249	0.65 253	0.66 249	0.98 266	0.66 256	0.98 270	0.66 253	0.98 264	0.66 254	0.66 249	0.66 256	0.98 269	0.66 254	0.98 267	0.66 252

NLMM	0.80 245	1.26 263	0.75 243	0.98 273	0.66 254	0.97 268	0.66 258	0.97 245	0.66 253	0.94 227	0.66 252	0.96 273	0.66 253	0.66 249	0.68 264	0.67 254	0.99 268	0.68 264	0.98 270	0.66 253	0.99 265	0.66 254	0.66 249	0.66 256	1.00 275	0.66 254	0.99 268	0.66 252

AdaDepth	0.80 245	0.95 232	1.02 265	0.95 268	0.67 259	0.95 266	0.67 262	0.94 242	0.67 258	0.92 222	0.67 256	0.94 266	0.67 259	0.67 254	0.67 260	0.67 254	0.95 263	0.67 259	0.95 269	0.67 258	0.96 263	0.68 262	0.67 255	0.67 260	0.96 268	0.67 258	0.95 266	0.67 257

CroCo-Stereo	0.80 245	2.51 303	0.41 167	1.27 300	0.41 207	1.27 299	0.41 209	1.27 278	0.41 206	1.27 261	0.41 210	1.27 297	0.41 206	0.41 199	0.41 209	0.41 203	1.28 298	0.41 207	1.27 296	0.41 208	1.27 298	0.41 208	0.42 210	0.41 208	1.27 300	0.41 208	1.27 299	0.41 208
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	0.80 245	0.80 219	0.80 249	0.80 256	0.80 271	0.80 250	0.80 275	0.80 229	0.80 269	0.80 212	0.80 273	0.80 255	0.80 271	0.80 269	0.80 274	0.80 270	0.80 251	0.80 275	0.80 255	0.80 274	0.80 246	0.80 273	0.80 274	0.80 274	0.80 252	0.80 275	0.80 249	0.80 273

CSAN	0.80 245	0.80 219	0.80 249	0.80 256	0.80 271	0.80 250	0.80 275	0.80 229	0.80 269	0.80 212	0.80 273	0.80 255	0.80 271	0.80 269	0.80 274	0.80 270	0.80 251	0.80 275	0.80 255	0.80 274	0.80 246	0.80 273	0.80 274	0.80 274	0.80 252	0.80 275	0.80 249	0.80 273

WQFJX1	0.81 251	1.27 265	0.74 239	0.98 273	0.67 259	0.98 270	0.67 262	0.97 245	0.67 258	0.94 227	0.67 256	0.95 269	0.66 253	0.66 249	0.66 256	0.67 254	0.99 268	0.67 259	0.98 270	0.68 262	0.99 265	0.66 254	0.66 249	0.66 256	0.99 270	0.66 254	1.00 270	0.66 252

WQFJX	0.81 251	1.27 265	0.74 239	0.99 275	0.66 254	0.99 272	0.66 258	0.99 251	0.66 253	0.95 232	0.66 252	0.95 269	0.67 259	0.67 254	0.66 256	0.66 249	0.99 268	0.66 256	1.00 274	0.66 253	0.99 265	0.67 260	0.68 260	0.67 260	0.99 270	0.67 258	0.99 268	0.67 257

NLMM1	0.81 251	1.26 263	0.74 239	1.00 277	0.66 254	0.99 272	0.67 262	0.98 248	0.66 253	0.94 227	0.67 256	0.94 266	0.66 253	0.66 249	0.66 256	0.66 249	1.00 272	0.67 259	1.00 274	0.66 253	0.99 265	0.71 268	0.73 271	0.67 260	0.99 270	0.67 258	1.00 270	0.66 252

NLSM3	0.81 251	1.27 265	0.75 243	0.99 275	0.66 254	0.99 272	0.66 258	0.98 248	0.67 258	0.95 232	0.66 252	0.95 269	0.66 253	0.67 254	0.67 260	0.66 249	0.99 268	0.66 256	0.99 273	0.66 253	0.99 265	0.67 260	0.66 249	0.66 256	0.99 270	0.67 258	1.00 270	0.67 257

gcap-zeroshot	0.81 251	1.03 239	0.84 253	0.93 266	0.85 275	0.84 255	0.62 251	1.21 274	0.53 236	0.79 210	0.84 276	0.77 251	0.70 265	0.84 274	0.67 260	0.74 267	1.18 292	0.52 239	0.91 263	0.79 271	0.84 251	0.61 247	0.83 276	0.69 267	0.93 266	0.82 277	0.85 257	0.66 252

WQFJA1	0.82 256	1.52 275	0.76 245	1.01 282	0.66 254	0.98 270	0.66 258	0.98 248	0.66 253	0.95 232	0.68 260	0.95 269	0.66 253	0.68 259	0.66 256	0.66 249	1.00 272	0.67 259	1.00 274	0.67 258	0.99 265	0.68 262	0.67 255	0.68 265	0.99 270	0.67 258	1.00 270	0.67 257

AIO-Stereo	0.82 256	1.06 241	0.73 237	0.97 271	0.74 267	1.06 283	0.60 249	1.04 260	0.90 277	1.00 235	1.01 288	0.78 252	0.85 277	0.74 267	0.62 249	0.67 254	1.12 282	0.55 241	0.70 243	0.65 251	0.93 260	0.66 254	0.67 255	0.67 260	0.82 255	0.74 271	0.92 260	0.83 275

G-Net	0.82 256	1.77 282	0.78 247	0.78 253	0.78 269	0.78 249	0.78 273	0.78 228	0.79 268	0.79 210	0.78 271	0.78 252	0.78 270	0.78 268	0.78 272	0.78 268	0.79 249	0.79 273	0.79 254	0.79 271	0.79 245	0.79 272	0.79 273	0.79 273	0.79 250	0.79 274	0.79 248	0.79 272

ktn	0.84 259	1.15 246	0.54 206	1.16 294	1.26 309	0.51 222	0.53 238	0.51 190	0.66 253	4.54 351	0.51 235	0.52 220	0.52 239	0.66 249	0.51 237	0.51 233	1.37 303	1.17 302	0.49 214	0.51 237	1.23 294	0.51 239	0.67 255	0.51 234	0.51 217	0.68 263	0.51 217	0.51 233

KSHMR	0.85 260	0.72 212	0.51 202	0.49 217	0.49 231	0.51 222	1.07 296	0.50 187	0.48 227	6.04 363	0.52 236	0.66 234	0.98 285	0.49 224	0.77 271	0.49 228	1.17 289	0.51 238	0.49 214	1.06 294	0.51 213	0.49 231	0.49 227	0.51 234	1.04 282	0.49 233	0.81 253	0.72 269

CroCo-Stereo Lap2	0.85 260	2.86 314	0.43 174	1.33 302	0.43 214	1.31 300	0.42 214	1.32 279	0.42 211	1.31 263	0.44 216	1.32 299	0.44 214	0.43 205	0.44 216	0.43 209	1.35 299	0.43 214	1.32 300	0.43 214	1.31 300	0.43 213	0.43 212	0.42 214	1.31 302	0.42 213	1.31 300	0.43 213

MLG-Stereo	0.87 262	1.33 271	0.93 257	0.62 239	1.00 281	1.16 289	0.55 239	0.86 235	0.83 274	1.19 254	0.40 208	1.30 298	0.81 273	0.65 246	0.45 218	1.01 290	1.17 289	0.46 217	1.29 299	0.58 243	1.05 277	0.90 280	0.73 271	0.87 279	0.60 235	1.01 289	1.13 287	0.51 233

DGTPSM_ROB	0.92 263	0.93 231	0.91 255	0.93 266	0.91 276	0.92 262	0.93 281	0.92 239	0.92 278	0.92 222	0.91 278	0.91 262	0.93 282	0.91 275	0.92 282	0.92 282	0.92 261	0.92 280	0.92 264	0.90 280	0.91 256	0.92 281	0.93 280	0.94 284	0.92 264	0.91 279	0.92 260	0.97 283

pmcnn	0.92 263	0.92 228	0.92 256	0.92 263	0.92 277	0.92 262	0.92 279	0.92 239	0.92 278	0.92 222	0.92 280	0.92 265	0.92 281	0.92 277	0.92 282	0.92 282	0.92 261	0.92 280	0.92 264	0.92 284	0.92 258	0.92 281	0.92 279	0.92 283	0.92 264	0.92 280	0.92 260	0.92 281

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 265	0.77 218	0.82 251	1.16 294	0.75 268	0.99 272	0.92 279	0.91 237	0.99 284	0.94 227	0.91 278	1.15 286	0.88 278	0.92 277	1.00 285	0.67 254	0.98 266	1.00 285	0.75 251	0.91 281	1.18 287	0.87 277	0.89 278	0.90 280	1.08 287	1.07 294	0.74 246	0.89 277

HSM-Net_RVC	0.93 265	1.09 244	0.79 248	1.10 287	0.78 269	1.09 285	0.79 274	1.16 268	0.80 269	1.14 246	0.79 272	1.17 289	0.77 269	0.73 266	0.83 276	0.78 268	1.19 293	0.79 273	1.18 291	0.72 268	1.19 289	0.80 273	0.72 270	0.80 274	1.18 295	0.74 271	1.14 288	0.73 271
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 265	8.54 354	0.41 167	0.56 228	0.37 195	0.56 229	0.37 197	0.50 187	0.40 202	0.56 188	5.24 367	0.56 225	0.34 183	0.40 198	0.41 209	0.34 182	0.53 220	0.40 204	0.56 231	0.38 198	0.52 216	0.40 206	0.40 205	0.41 208	0.56 228	0.40 207	0.56 226	0.40 206

DPSimNet_ROB	0.93 265	1.04 240	0.83 252	1.05 285	0.82 273	1.04 281	0.83 278	1.03 257	0.89 276	1.03 241	0.84 276	1.03 280	0.84 275	0.83 273	0.84 277	0.83 272	1.14 284	0.84 277	1.12 287	0.84 278	1.04 276	0.88 279	0.83 276	0.84 278	1.07 286	0.83 278	1.15 289	0.88 276

DPSM_ROB	0.93 265	0.92 228	0.94 258	0.96 269	1.02 287	0.92 262	0.98 282	0.95 243	0.92 278	0.92 222	0.92 280	0.91 262	0.97 283	0.92 277	0.91 280	0.91 279	0.96 264	0.94 282	0.93 267	0.91 281	0.93 260	0.92 281	0.93 280	0.91 281	0.91 262	0.99 282	0.92 260	0.91 279

DPSM	0.93 265	0.92 228	0.94 258	0.96 269	1.02 287	0.92 262	0.98 282	0.95 243	0.92 278	0.92 222	0.92 280	0.91 262	0.97 283	0.92 277	0.91 280	0.91 279	0.96 264	0.94 282	0.93 267	0.91 281	0.93 260	0.92 281	0.93 280	0.91 281	0.91 262	0.99 282	0.92 260	0.91 279

LGCAT	1.00 271	1.00 233	1.00 260	1.00 277	1.00 281	1.00 276	1.00 287	1.00 252	1.00 285	1.00 235	1.00 284	1.00 274	1.00 287	1.00 284	1.00 285	1.00 286	1.00 272	1.00 285	1.00 274	1.00 286	1.00 271	1.00 286	1.00 285	1.00 287	1.00 275	1.00 285	1.00 270	1.00 285

GANet	1.00 271	1.00 233	1.00 260	1.00 277	1.00 281	1.00 276	1.00 287	1.00 252	1.00 285	1.00 235	1.00 284	1.00 274	1.00 287	1.00 284	1.00 285	1.00 286	1.00 272	1.00 285	1.00 274	1.00 286	1.00 271	1.00 286	1.00 285	1.00 287	1.00 275	1.00 285	1.00 270	1.00 285

TDLM	1.00 271	1.00 233	1.00 260	1.00 277	1.00 281	1.00 276	1.00 287	1.00 252	1.00 285	1.00 235	1.00 284	1.00 274	1.00 287	1.00 284	1.00 285	1.00 286	1.00 272	1.00 285	1.00 274	1.00 286	1.00 271	1.00 286	1.00 285	1.00 287	1.00 275	1.00 285	1.00 270	1.00 285

CVANet_RVC	1.00 271	1.00 233	1.00 260	1.00 277	1.00 281	1.00 276	1.00 287	1.00 252	1.00 285	1.00 235	1.00 284	1.00 274	1.00 287	1.00 284	1.00 285	1.00 286	1.00 272	1.00 285	1.00 274	1.00 286	1.00 271	1.00 286	1.00 285	1.00 287	1.00 275	1.00 285	1.00 270	1.00 285

ccs_rob	1.00 271	10.06 362	0.31 148	0.44 195	0.31 177	0.43 197	0.31 180	0.43 166	0.32 173	0.45 167	0.32 179	1.20 293	0.31 173	7.02 367	0.31 176	0.31 173	0.44 195	0.31 174	0.44 196	0.32 179	0.44 190	0.31 176	0.32 174	0.32 177	0.44 194	0.32 179	0.43 191	0.31 178

trnet	1.01 276	1.01 237	1.01 264	1.01 282	1.01 286	1.01 280	1.01 291	1.01 256	1.01 289	1.01 240	1.01 288	1.01 279	1.01 292	1.01 288	1.01 290	1.01 290	1.01 278	1.01 290	1.01 281	1.01 290	1.01 275	1.01 290	1.01 289	1.01 291	1.01 280	1.01 289	1.01 279	1.01 289

CFNet_pseudo	1.01 276	9.78 360	0.29 139	0.38 164	0.28 151	0.38 166	0.28 153	0.38 149	0.28 153	0.39 141	0.28 154	0.39 170	0.28 151	9.50 368	0.29 166	0.28 150	0.38 163	0.28 150	0.38 162	0.28 152	0.38 157	0.28 153	0.28 149	0.28 153	0.38 161	0.28 150	0.38 160	0.28 152

pcwnet_v2	1.01 276	9.73 359	0.28 134	0.38 164	0.28 151	0.38 166	0.28 153	0.38 149	0.28 153	0.38 137	0.28 154	0.39 170	0.28 151	9.61 369	0.28 155	0.28 150	0.38 163	0.28 150	0.38 162	0.28 152	0.38 157	0.28 153	0.29 160	0.28 153	0.38 161	0.28 150	0.38 160	0.28 152

FlowAnything	1.02 279	2.51 303	0.58 216	1.60 309	0.56 241	1.61 309	0.56 243	1.60 288	0.55 238	1.61 277	0.56 240	1.61 306	0.55 241	0.55 230	0.55 240	0.55 236	1.61 309	0.56 244	1.61 307	0.56 241	1.62 307	0.55 240	0.56 238	0.56 241	1.62 310	0.56 242	1.62 308	0.56 238

WAO-8	1.02 279	1.50 274	1.49 299	0.40 178	0.40 205	1.56 308	0.98 282	1.55 287	0.58 244	4.18 347	0.40 208	0.79 254	0.48 226	0.91 275	0.39 205	0.99 285	0.71 243	0.70 268	0.51 221	0.77 270	1.07 279	0.82 276	0.69 263	0.96 286	1.01 280	1.30 311	1.10 285	1.38 315

UCFNet_RVC	1.03 281	10.10 363	0.28 134	0.38 164	0.28 151	0.39 175	0.28 153	0.38 149	0.28 153	0.39 141	0.28 154	0.39 170	0.29 163	9.62 370	0.28 155	0.28 150	0.38 163	0.28 150	0.38 162	0.28 152	0.39 167	0.28 153	0.29 160	0.28 153	0.39 171	0.28 150	0.38 160	0.29 167

GLC_STEREO	1.05 282	1.01 237	1.02 265	1.02 284	1.02 287	1.05 282	1.06 293	1.05 261	1.05 291	1.04 243	1.05 291	1.05 281	1.04 293	1.06 292	1.05 292	1.06 294	1.06 279	1.05 293	1.06 282	1.05 293	1.06 278	1.06 293	1.04 291	1.05 293	1.04 282	1.05 292	1.06 281	1.06 291

FC-DCNN	1.10 283	0.81 222	0.77 246	0.63 241	0.42 212	0.86 257	0.64 254	0.91 237	0.96 282	1.11 244	0.80 273	1.07 282	0.81 273	0.67 254	1.75 326	1.30 310	1.41 305	0.85 278	1.28 298	0.71 266	2.12 320	1.32 310	0.52 233	0.81 277	1.64 311	1.40 318	2.39 326	1.75 329

RP	1.14 284	1.16 248	1.15 280	1.17 296	1.10 296	1.16 289	1.15 299	1.10 263	1.16 301	1.15 247	1.08 293	1.16 287	1.15 300	1.15 300	1.14 300	1.16 300	1.16 287	1.10 295	1.10 284	1.10 297	1.16 283	1.11 297	1.10 295	1.19 306	1.14 291	1.19 306	1.07 282	1.10 294

Abc-Net	1.14 284	1.16 248	1.18 284	1.10 287	1.10 296	1.16 289	1.18 303	1.16 268	1.13 298	1.11 244	1.16 299	1.16 287	1.12 298	1.10 293	1.17 303	1.16 300	1.16 287	1.10 295	1.16 288	1.14 301	1.17 285	1.16 300	1.11 297	1.09 298	1.10 288	1.10 297	1.16 290	1.17 300
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	1.15 286	1.90 284	1.10 274	1.37 304	0.94 280	1.36 301	0.98 282	1.48 285	0.98 283	1.37 268	0.98 283	1.37 303	0.98 285	0.95 281	0.94 284	0.95 284	1.37 303	0.95 284	1.38 302	0.95 285	1.38 304	0.95 285	0.95 283	0.95 285	1.37 305	0.95 281	1.37 304	0.95 282

TorneroNet	1.15 286	1.10 245	0.51 202	0.69 244	0.51 237	1.10 286	0.50 235	0.51 190	0.51 235	13.92 370	1.17 303	0.49 213	0.51 238	0.54 229	0.48 229	0.49 228	0.49 211	0.65 254	0.70 243	0.49 233	0.51 213	0.49 231	0.67 255	1.36 314	0.51 217	0.50 236	0.52 220	1.23 307

RGC	1.15 286	1.16 248	1.17 283	1.15 292	1.11 298	1.21 295	1.21 310	1.10 263	1.15 299	1.16 250	1.11 296	1.17 289	1.09 295	1.14 299	1.11 297	1.16 300	1.19 293	1.11 298	1.10 284	1.15 303	1.11 280	1.19 303	1.16 300	1.12 301	1.17 293	1.10 297	1.16 290	1.17 300

NCC-stereo	1.15 286	1.17 252	1.12 279	1.10 287	1.15 299	1.14 287	1.15 299	1.15 266	1.12 297	1.17 253	1.17 303	1.11 284	1.17 304	1.11 295	1.10 295	1.16 300	1.12 282	1.11 298	1.16 288	1.13 300	1.23 294	1.16 300	1.19 304	1.11 299	1.18 295	1.17 303	1.17 293	1.13 298

edge stereo	1.15 286	1.18 253	1.11 277	1.12 290	1.17 303	1.17 294	1.17 301	1.16 268	1.18 305	1.16 250	1.17 303	1.17 289	1.13 299	1.11 295	1.11 297	1.12 297	1.17 289	1.17 302	1.11 286	1.17 304	1.17 285	1.17 302	1.18 302	1.14 302	1.11 289	1.18 304	1.12 286	1.11 295

Nwc_Net	1.15 286	1.15 246	1.15 280	1.09 286	1.19 305	1.16 289	1.17 301	1.15 266	1.16 301	1.16 250	1.16 299	1.08 283	1.16 301	1.11 295	1.15 302	1.18 304	1.11 281	1.10 295	1.16 288	1.17 304	1.16 283	1.13 299	1.18 302	1.20 307	1.11 289	1.15 301	1.16 290	1.20 303

qqai	1.17 292	1.27 265	1.10 274	1.26 299	1.09 295	1.23 296	1.11 297	1.26 277	1.11 296	1.26 260	1.08 293	1.25 296	1.11 297	1.11 295	1.10 295	1.09 295	1.27 297	1.11 298	1.27 296	1.11 298	1.27 298	1.10 296	1.10 295	1.11 299	1.27 300	1.10 297	1.24 297	1.11 295

stereogan	1.17 292	1.19 255	1.15 280	1.15 292	1.15 299	1.15 288	1.19 304	1.19 272	1.15 299	1.15 247	1.16 299	1.19 292	1.19 305	1.19 302	1.19 304	1.19 305	1.15 285	1.19 305	1.19 292	1.19 307	1.15 282	1.19 303	1.15 299	1.15 303	1.16 292	1.15 301	1.19 294	1.20 303

TestStereo_HL3	1.20 294	0.41 149	10.53 367	0.44 195	0.28 151	0.41 182	0.28 153	13.40 368	0.30 165	0.41 150	0.28 154	0.40 178	0.28 151	0.28 155	0.28 155	0.28 150	0.42 187	0.28 150	0.41 181	0.28 152	0.41 174	0.28 153	0.28 149	0.28 153	0.41 178	0.28 150	0.41 177	0.28 152

TestStereo-Hl	1.20 294	0.41 149	10.60 368	0.44 195	0.28 151	0.41 182	0.28 153	13.37 367	0.30 165	0.41 150	0.28 154	0.40 178	0.28 151	0.28 155	0.28 155	0.28 150	0.42 187	0.28 150	0.41 181	0.28 152	0.41 174	0.28 153	0.28 149	0.28 153	0.41 178	0.28 150	0.41 177	0.28 152

TestStereo_HL2	1.22 296	0.41 149	10.61 369	0.44 195	0.28 151	0.41 182	0.28 153	13.91 370	0.30 165	0.41 150	0.29 164	0.40 178	0.28 151	0.29 160	0.28 155	0.28 150	0.42 187	0.28 150	0.41 181	0.28 152	0.41 174	0.28 153	0.28 149	0.28 153	0.41 178	0.28 150	0.41 177	0.28 152

MCSU-Stereo	1.22 296	8.85 356	7.17 362	0.42 189	0.29 165	0.41 182	0.29 170	8.80 365	0.30 165	0.42 161	0.29 164	0.40 178	0.29 163	0.30 166	0.29 166	0.29 163	0.41 182	0.29 163	0.41 181	0.29 165	0.41 174	0.29 169	0.29 160	0.29 167	0.41 178	0.29 169	0.41 177	0.30 174

MM-Stereo_test3	1.22 296	1.60 278	1.19 287	1.48 307	1.02 287	1.48 306	0.99 286	1.54 286	1.03 290	1.41 270	1.03 290	1.44 305	1.00 287	1.04 290	1.04 291	1.02 292	1.42 306	1.04 291	1.48 305	1.01 290	1.48 305	1.03 291	1.06 293	1.04 292	1.53 308	1.04 291	1.49 305	1.04 290

FAT-Stereo	1.22 296	1.23 256	1.19 287	1.21 298	1.24 308	1.24 298	1.19 304	1.25 276	1.24 308	1.25 259	1.19 306	1.20 293	1.24 309	1.20 303	1.21 306	1.25 309	1.22 295	1.21 307	1.25 295	1.23 310	1.22 292	1.19 303	1.19 304	1.24 310	1.25 298	1.20 307	1.19 294	1.25 309

S-Stereo	1.22 296	1.18 253	1.19 287	1.20 297	1.23 307	1.23 296	1.19 304	1.19 272	1.18 305	1.27 261	1.20 307	1.20 293	1.20 306	1.23 305	1.22 308	1.23 308	1.23 296	1.23 309	1.20 293	1.25 311	1.20 290	1.22 309	1.25 308	1.24 310	1.20 297	1.22 310	1.26 298	1.24 308

testmc14	1.23 301	8.86 358	7.15 361	0.43 192	0.30 173	0.41 182	0.29 170	9.05 366	0.34 180	0.42 161	0.30 172	0.41 183	0.29 163	0.32 170	0.30 172	0.29 163	0.42 187	0.30 170	0.42 190	0.30 173	0.41 174	0.30 173	0.30 170	0.29 167	0.41 178	0.29 169	0.41 177	0.29 167

GGDA	1.23 301	0.41 149	11.21 370	0.45 200	0.28 151	0.42 191	0.28 153	13.66 369	0.30 165	0.41 150	0.29 164	0.40 178	0.29 163	0.28 155	0.29 166	0.29 163	0.43 193	0.28 150	0.41 181	0.28 152	0.41 174	0.28 153	0.29 160	0.28 153	0.41 178	0.28 150	0.41 177	0.28 152

SPS-STEREO	1.25 303	1.47 273	1.06 272	1.54 308	1.08 293	1.52 307	1.20 309	1.44 283	1.06 293	1.49 275	1.10 295	1.41 304	1.10 296	0.98 282	1.08 294	1.12 297	1.47 307	1.04 291	1.53 306	1.14 301	1.52 306	1.07 294	1.02 290	1.05 293	1.48 307	1.07 294	1.55 306	1.11 295
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 304	1.37 272	1.35 291	1.38 305	1.40 312	1.39 304	1.77 327	1.36 280	1.74 326	1.36 267	1.36 312	1.36 302	1.36 312	1.36 307	1.35 310	1.41 317	1.36 301	1.36 315	1.36 301	1.35 314	1.36 302	1.35 313	1.36 311	1.35 313	1.36 304	1.35 314	1.36 303	1.35 311

HBP-ISP	1.47 305	1.07 243	1.03 268	1.30 301	1.08 293	1.36 301	1.06 293	1.44 283	1.25 310	1.97 292	1.51 317	1.65 308	1.58 318	0.98 282	1.58 318	1.68 324	1.98 315	1.32 310	2.02 315	1.28 312	2.95 332	1.89 333	0.97 284	1.06 295	1.26 299	0.99 282	1.94 311	1.43 318

PS-NSSS	1.48 306	4.46 330	1.35 291	1.35 303	1.35 311	1.41 305	1.34 312	1.36 280	1.35 313	1.40 269	1.35 311	1.33 300	1.35 311	1.37 308	1.40 313	1.35 311	1.35 299	1.35 313	1.39 303	1.44 319	1.35 301	1.34 312	1.35 310	1.38 317	1.35 303	1.33 313	1.34 301	1.38 315

CC-Net-ROB	1.51 307	4.40 329	1.69 307	1.39 306	1.40 312	1.37 303	1.40 317	1.36 280	1.39 314	1.41 270	1.36 312	1.35 301	1.38 314	1.39 310	1.39 311	1.36 312	1.36 301	1.35 313	1.39 303	1.39 315	1.37 303	1.36 314	1.41 315	1.48 319	1.39 306	1.42 319	1.35 302	1.35 311

GANetREF_RVC	1.52 308	2.01 287	1.21 290	1.98 315	1.21 306	1.98 314	1.21 310	1.98 300	1.21 307	1.99 294	1.21 308	1.98 315	1.21 308	1.02 289	1.21 306	1.21 307	1.99 316	1.21 307	1.99 314	1.21 308	1.99 314	1.21 306	1.21 306	1.21 308	1.99 316	1.21 308	1.99 314	1.21 305
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	1.60 309	2.69 310	1.46 296	1.99 316	1.31 310	1.99 316	1.36 313	1.99 301	1.31 311	1.84 281	1.32 310	1.89 309	1.31 310	1.32 306	1.30 309	1.36 312	1.94 311	1.33 312	1.93 310	1.30 313	1.92 311	1.33 311	1.31 309	1.31 312	1.94 313	1.31 312	1.93 310	1.31 310

R-Stereo Train	1.62 310	2.01 287	1.41 294	1.97 312	1.40 312	1.96 312	1.39 314	1.93 294	1.39 314	1.92 286	1.38 314	1.94 312	1.39 315	1.40 311	1.45 314	1.38 314	1.96 313	1.37 316	1.97 311	1.39 315	1.98 312	1.41 316	1.40 313	1.37 315	1.97 314	1.38 315	1.96 312	1.37 313

RAFT-Stereo	1.62 310	2.01 287	1.41 294	1.97 312	1.40 312	1.96 312	1.39 314	1.93 294	1.39 314	1.92 286	1.38 314	1.94 312	1.39 315	1.40 311	1.45 314	1.38 314	1.96 313	1.37 316	1.97 311	1.39 315	1.98 312	1.41 316	1.40 313	1.37 315	1.97 314	1.38 315	1.96 312	1.37 313
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 310	1.60 278	1.59 300	1.61 310	1.69 321	1.66 310	1.61 319	1.70 290	1.65 323	1.62 278	1.60 320	1.61 306	1.60 319	1.60 314	1.59 319	1.62 322	1.60 308	1.63 323	1.62 308	1.68 326	1.70 308	1.60 319	1.64 322	1.60 321	1.61 309	1.60 321	1.60 307	1.59 321

MonStereo	1.66 313	2.63 309	1.46 296	1.99 316	1.41 316	2.03 317	1.39 314	2.04 303	1.43 317	1.94 289	1.40 316	1.92 311	1.37 313	1.38 309	1.39 311	1.39 316	1.99 316	1.38 318	2.04 316	1.41 318	2.02 316	1.37 315	1.39 312	1.38 317	1.99 316	1.38 315	2.01 316	1.39 317

MoCha-V2	1.75 314	27.02 378	0.72 234	0.92 263	0.69 261	0.89 260	0.69 265	0.92 239	0.71 264	0.87 219	0.69 263	0.88 261	0.68 262	0.70 263	0.68 264	0.69 260	0.90 260	0.69 265	0.92 264	0.69 263	0.92 258	0.71 268	0.70 266	0.67 260	0.88 259	0.71 268	0.92 260	0.68 262

MFMNet_re	1.77 315	1.89 283	1.72 308	1.88 311	1.69 321	1.89 311	1.67 323	1.91 293	1.70 324	1.87 282	1.67 324	1.89 309	1.68 324	1.67 318	1.67 324	1.70 325	1.88 310	1.68 325	1.88 309	1.67 324	1.89 309	1.68 325	1.70 324	1.71 326	1.87 312	1.68 329	1.87 309	1.68 326

derf	1.84 316	1.93 285	1.73 309	1.97 312	1.77 324	1.98 314	1.76 326	1.94 296	1.73 325	1.97 292	1.78 326	1.97 314	1.76 325	1.76 320	1.71 325	1.79 326	1.94 311	1.77 326	1.98 313	1.75 328	1.89 309	1.71 326	1.77 327	1.77 328	2.01 318	1.74 330	2.00 315	1.71 327

MM-Stereo_test1	1.85 317	3.50 319	1.61 301	2.12 318	1.47 317	2.14 318	1.47 318	2.33 312	1.53 318	2.12 299	1.54 318	2.19 317	1.53 317	1.54 313	1.53 316	1.53 318	2.20 318	1.54 319	2.24 317	1.57 320	2.21 322	1.49 318	1.59 317	1.49 320	2.15 322	1.52 320	2.15 318	1.54 320

plain	1.96 318	3.33 316	1.04 269	3.24 335	1.04 291	3.24 335	1.04 292	3.26 326	1.05 291	3.26 331	1.13 297	3.27 335	1.06 294	1.05 291	1.05 292	1.05 293	3.28 333	1.05 293	3.29 333	1.06 294	3.30 334	1.05 292	1.05 292	1.06 295	3.30 335	1.06 293	3.30 335	1.06 291

UDGNet	1.97 319	2.43 301	1.67 305	2.46 326	1.70 323	2.44 325	1.69 324	2.34 313	1.63 322	2.35 315	1.67 324	2.37 326	1.67 323	1.68 319	1.64 323	1.67 323	2.44 325	1.64 324	2.43 325	1.67 324	2.43 328	1.66 323	1.67 323	1.63 325	2.43 327	1.66 327	2.42 327	1.66 325

LG-G_1	1.99 320	2.56 306	1.63 303	2.54 329	1.62 319	2.55 330	1.61 319	2.51 316	1.61 319	2.50 319	1.62 322	2.50 328	1.61 320	1.61 315	1.61 320	1.61 319	2.55 329	1.61 320	2.55 330	1.61 321	2.55 330	1.61 320	1.61 318	1.61 322	2.55 330	1.61 322	2.54 329	1.61 322

LG-G	1.99 320	2.56 306	1.63 303	2.54 329	1.62 319	2.55 330	1.61 319	2.51 316	1.61 319	2.50 319	1.62 322	2.50 328	1.61 320	1.61 315	1.61 320	1.61 319	2.55 329	1.61 320	2.55 330	1.61 321	2.55 330	1.61 320	1.61 318	1.61 322	2.55 330	1.61 322	2.54 329	1.61 322

LGtest1	1.99 320	2.55 305	1.62 302	2.54 329	1.61 318	2.54 327	1.61 319	2.51 316	1.61 319	2.49 318	1.61 321	2.49 327	1.61 320	1.61 315	1.61 320	1.61 319	2.55 329	1.62 322	2.54 329	1.61 321	2.54 329	1.61 320	1.61 318	1.61 322	2.54 329	1.61 322	2.54 329	1.61 322

FBW_ROB	2.04 323	2.50 302	1.75 310	2.45 325	1.78 325	2.40 323	1.74 325	2.47 315	1.77 327	2.37 316	1.81 327	2.30 320	1.80 326	1.78 321	1.88 334	1.80 327	2.41 324	1.77 326	2.43 325	1.83 329	2.39 326	1.81 331	1.76 326	1.75 327	2.56 332	1.75 331	2.30 323	1.74 328

TRStereo	2.05 324	2.13 290	1.85 313	2.27 319	1.84 327	2.28 319	1.84 330	2.29 308	1.87 330	2.29 309	1.86 329	2.30 320	1.87 330	2.30 335	1.87 331	2.08 334	2.29 320	1.87 330	2.30 319	1.87 331	2.08 317	1.72 327	1.86 331	2.30 340	2.13 319	1.84 333	2.29 320	1.87 332

XX-Stereo	2.05 324	2.13 290	1.85 313	2.27 319	1.84 327	2.28 319	1.84 330	2.29 308	1.87 330	2.29 309	1.86 329	2.30 320	1.87 330	2.30 335	1.87 331	2.08 334	2.29 320	1.87 330	2.30 319	1.87 331	2.08 317	1.72 327	1.86 331	2.30 340	2.13 319	1.84 333	2.29 320	1.87 332

EAI-Stereo	2.05 324	2.13 290	1.85 313	2.27 319	1.84 327	2.28 319	1.84 330	2.29 308	1.87 330	2.29 309	1.86 329	2.30 320	1.87 330	2.30 335	1.87 331	2.08 334	2.29 320	1.87 330	2.30 319	1.87 331	2.08 317	1.72 327	1.86 331	2.30 340	2.13 319	1.84 333	2.29 320	1.87 332

AF-Net	2.06 327	25.73 377	1.18 284	1.12 290	1.16 302	1.16 289	1.19 304	1.10 263	1.17 304	1.15 247	1.14 298	1.11 284	1.16 301	1.16 301	1.14 300	1.11 296	1.15 285	1.13 301	1.21 294	1.17 304	1.11 280	1.21 306	1.17 301	1.17 304	1.17 293	1.11 300	1.20 296	1.13 298

UniTT-Stereo	2.12 328	3.66 321	1.10 274	3.48 338	1.15 299	3.57 339	1.11 297	3.44 329	1.16 301	3.52 333	1.16 299	3.50 336	1.16 301	1.10 293	1.13 299	1.15 299	3.61 335	1.17 302	3.64 334	1.12 299	3.58 337	1.12 298	1.12 298	1.17 304	3.53 338	1.18 304	3.52 338	1.18 302

HUF	2.22 329	2.33 297	2.24 325	2.35 323	2.07 333	2.45 326	2.11 337	2.42 314	2.13 337	2.19 302	2.15 336	2.10 316	2.09 335	2.27 333	2.04 336	2.08 334	2.44 325	2.12 337	2.38 324	2.18 338	2.29 324	2.22 337	2.12 338	2.12 335	2.52 328	2.10 338	2.22 319	2.15 339

AIO_test	2.22 329	2.36 300	2.10 321	2.47 327	2.15 334	2.54 327	2.06 336	2.27 306	2.09 336	2.29 309	2.13 335	2.30 320	2.09 335	2.25 331	2.15 338	1.95 332	2.52 328	2.08 335	2.32 322	2.21 340	2.20 321	2.26 339	2.05 337	2.06 333	2.40 326	2.16 340	2.52 328	2.05 338

RAStereo	2.24 331	3.70 322	1.18 284	3.73 342	1.18 304	3.69 341	1.19 304	3.73 332	1.24 308	3.72 336	1.21 308	3.76 340	1.20 306	1.20 303	1.20 305	1.20 306	3.74 340	1.20 306	3.75 340	1.21 308	3.77 341	1.21 306	1.21 306	1.21 308	3.82 342	1.21 308	3.82 342	1.21 305

AIO_rvc	2.25 332	2.35 299	2.10 321	2.47 327	2.17 335	2.54 327	2.15 338	2.32 311	2.21 338	2.29 309	2.28 338	2.33 325	2.09 335	2.26 332	2.14 337	2.08 334	2.49 327	2.09 336	2.53 328	2.14 337	2.34 325	2.23 338	2.14 339	2.18 336	2.19 323	2.15 339	2.35 325	2.22 340

NCCL2	2.27 333	2.27 296	2.28 328	2.27 319	2.28 339	2.28 319	2.28 340	2.27 306	2.28 340	2.28 306	2.28 338	2.29 319	2.28 339	2.28 334	2.29 340	2.28 341	2.28 319	2.28 341	2.27 318	2.28 342	2.28 323	2.28 341	2.28 341	2.28 338	2.28 324	2.28 342	2.11 317	2.28 343

STTStereo	2.30 334	2.34 298	2.26 327	2.37 324	2.23 336	2.40 323	2.35 341	2.20 304	2.33 341	2.28 306	2.31 340	2.19 317	2.37 340	2.20 328	2.31 341	2.23 340	2.38 323	2.25 340	2.33 323	2.27 341	2.39 326	2.27 340	2.31 342	2.29 339	2.37 325	2.32 343	2.34 324	2.26 342

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 335	2.85 312	1.90 318	2.90 332	2.77 342	2.88 332	2.85 344	2.51 316	2.85 344	2.88 326	1.99 334	2.50 328	2.76 343	2.20 328	1.57 317	2.64 343	2.89 332	2.63 343	5.69 363	1.03 292	2.01 315	2.71 343	2.74 346	2.73 344	2.87 333	1.64 325	1.00 270	1.49 319
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)	2.52 336	3.41 318	1.05 270	3.29 336	1.05 292	3.29 338	1.06 293	3.30 328	1.06 293	3.31 332	1.06 292	4.97 358	2.72 342	2.72 339	2.71 343	2.70 344	6.57 365	2.19 338	5.08 360	1.08 296	3.36 335	1.07 294	1.07 294	1.07 297	3.35 337	1.07 294	3.36 337	1.07 293

sCroCo_RVC	2.76 337	4.00 324	1.82 312	4.00 346	1.83 326	3.98 347	1.82 328	3.99 334	1.81 328	4.14 344	2.76 342	4.13 349	1.82 328	1.83 322	1.83 327	1.82 328	4.01 345	1.82 329	3.98 343	1.86 330	4.00 346	1.82 332	1.83 329	1.84 329	4.02 348	1.81 332	4.00 346	1.83 331

NLSM1	2.82 338	3.85 323	2.57 333	3.19 334	2.46 340	3.28 337	2.38 342	3.29 327	2.42 342	3.20 330	2.64 341	3.14 333	2.62 341	2.46 338	2.44 342	2.51 342	3.31 334	2.53 342	3.17 332	2.47 343	3.27 333	2.33 342	2.65 343	2.61 343	3.22 334	2.55 344	3.31 336	2.39 344

sAnonymous2	2.87 339	4.16 325	1.89 316	4.26 351	1.87 330	4.23 350	1.92 333	4.17 335	1.94 334	4.16 345	1.92 332	4.20 350	1.92 333	1.96 324	1.86 329	1.87 330	4.25 349	1.90 333	4.23 349	1.91 334	4.26 349	1.93 334	1.89 334	1.90 330	4.07 350	1.91 336	5.09 362	1.93 336

CroCo_RVC	2.87 339	4.16 325	1.89 316	4.26 351	1.87 330	4.23 350	1.92 333	4.17 335	1.94 334	4.16 345	1.92 332	4.20 350	1.92 333	1.96 324	1.86 329	1.87 330	4.25 349	1.90 333	4.23 349	1.91 334	4.26 349	1.93 334	1.89 334	1.90 330	4.07 350	1.91 336	5.09 362	1.93 336

Anonymous3	3.36 341	4.93 335	2.20 323	4.92 358	2.23 336	4.90 358	2.23 339	4.89 341	2.24 339	4.95 357	2.21 337	4.91 357	2.21 338	2.18 327	2.22 339	2.22 339	4.86 356	2.20 339	4.90 356	2.20 339	4.96 359	2.21 336	2.21 340	2.21 337	6.30 364	2.21 341	4.90 355	2.23 341

StereoVision	3.44 342	10.12 364	1.68 306	5.44 363	2.26 338	5.87 363	1.97 335	5.17 344	1.31 311	5.80 361	1.56 319	5.62 363	1.84 329	1.97 326	1.91 335	1.84 329	4.98 358	1.32 310	5.60 361	1.71 327	5.35 364	1.73 330	1.97 336	1.96 332	5.40 361	1.65 326	5.08 360	1.76 330

NLCSM	3.61 343	5.05 337	3.36 343	4.13 348	3.31 350	3.91 343	3.26 350	3.98 333	3.24 348	4.08 343	3.06 345	3.95 345	3.25 350	3.25 344	3.10 347	3.17 350	4.20 348	3.08 345	4.16 347	3.24 350	4.26 349	3.46 351	3.14 348	3.19 347	4.02 348	3.24 349	4.21 350	3.17 348

DPSNet	3.67 344	3.61 320	3.62 344	3.64 339	3.61 354	3.64 340	3.65 354	3.64 331	3.67 353	3.67 335	3.65 352	3.68 338	3.69 358	3.69 352	3.69 359	3.68 356	3.70 337	3.70 355	3.69 339	3.69 356	3.71 340	3.69 353	3.67 354	3.69 356	3.68 341	3.67 353	3.68 340	3.67 350

MaDis-Stereo	3.69 345	10.19 365	2.01 320	6.09 364	2.01 332	5.94 364	1.82 328	6.14 349	1.85 329	6.59 364	1.82 328	6.01 364	1.81 327	1.83 322	1.83 327	2.02 333	5.87 362	1.79 328	5.93 364	2.06 336	4.63 355	1.67 324	1.84 330	2.08 334	5.90 362	1.66 327	6.34 365	1.87 332

Sa-1000	3.84 346	7.71 346	6.81 359	4.15 349	2.86 343	3.27 336	3.87 360	5.99 346	4.35 364	2.78 324	3.71 353	3.88 341	3.56 354	3.88 355	3.64 352	2.71 345	3.72 338	3.27 350	3.67 338	3.15 349	3.51 336	3.36 350	2.70 345	3.49 350	3.32 336	3.76 357	2.87 333	3.76 357

MLG-Stereo_test2	3.86 347	4.96 336	3.13 336	4.65 356	3.27 349	5.17 362	3.07 346	5.01 343	3.01 345	4.93 356	3.03 344	4.56 355	3.32 351	3.26 345	3.33 350	3.30 352	5.17 361	3.19 348	4.86 355	2.96 348	5.04 361	3.25 346	2.67 344	3.15 346	4.98 358	3.05 347	4.59 353	3.30 349

MLG-Stereo_test3	3.87 348	4.64 331	3.29 340	5.17 361	3.23 347	4.83 357	3.02 345	4.95 342	3.22 347	4.31 348	3.33 350	5.08 360	3.20 349	3.23 343	2.77 344	3.20 351	4.99 359	3.24 349	4.93 357	2.94 345	4.82 358	3.33 349	3.33 350	3.29 349	5.19 360	3.02 346	5.08 360	2.93 347

MLG-Stereo_test1	3.87 348	4.67 332	3.29 340	5.26 362	3.25 348	5.04 360	3.11 347	4.43 337	3.27 349	5.02 359	3.21 347	4.71 356	3.10 347	3.22 342	3.06 346	2.98 348	5.03 360	3.18 347	4.95 358	2.94 345	4.70 357	3.32 347	3.30 349	3.27 348	5.17 359	3.08 348	5.02 358	2.85 346

SA	3.93 350	7.22 342	4.74 346	4.15 349	3.88 360	3.70 342	4.02 363	6.67 354	3.95 358	3.64 334	3.74 354	3.63 337	3.00 345	3.51 347	3.68 358	3.68 356	3.73 339	3.71 356	3.64 334	3.48 351	3.58 337	2.97 345	3.69 355	3.61 351	3.55 340	3.42 350	3.64 339	3.79 358

TestStereo1	4.11 351	7.79 348	6.72 357	3.93 343	3.81 357	3.96 345	3.58 352	6.96 357	3.74 355	3.90 338	3.76 355	3.89 342	3.57 355	3.70 353	3.66 355	3.34 353	3.80 341	3.62 352	3.66 336	3.68 354	3.91 343	3.70 354	3.65 352	3.67 353	3.88 343	3.53 351	3.89 343	3.68 353

SA-5K	4.11 351	7.79 348	6.72 357	3.93 343	3.81 357	3.96 345	3.58 352	6.96 357	3.74 355	3.90 338	3.76 355	3.89 342	3.57 355	3.70 353	3.66 355	3.34 353	3.80 341	3.62 352	3.66 336	3.68 354	3.91 343	3.70 354	3.65 352	3.67 353	3.88 343	3.53 351	3.89 343	3.68 353

test_4	4.11 351	8.05 351	6.64 355	4.52 354	3.68 355	3.00 333	3.40 351	6.21 352	3.29 350	4.07 342	3.84 358	4.04 347	3.76 360	3.56 350	3.67 357	3.76 359	4.04 346	3.79 358	4.10 344	3.53 352	3.98 345	3.74 357	3.55 351	3.61 351	3.94 347	3.75 356	3.73 341	3.73 356

test-1	4.11 351	7.65 345	4.93 347	3.65 340	3.58 352	4.70 356	3.74 358	4.73 339	4.06 360	3.72 336	4.11 362	3.70 339	3.49 353	3.36 346	3.65 354	4.17 364	3.92 343	4.04 362	4.19 348	3.75 357	4.69 356	4.18 360	3.88 358	3.90 358	4.73 354	3.77 358	3.12 334	3.68 353

TESTraft	4.16 355	8.03 350	6.81 359	3.99 345	3.68 355	3.93 344	3.70 356	6.86 356	3.69 354	3.93 340	3.88 360	3.93 344	3.59 357	3.65 351	3.64 352	3.68 356	3.92 343	3.72 357	3.92 341	3.57 353	3.84 342	3.70 354	3.71 356	3.67 353	3.91 346	3.74 355	3.92 345	3.67 350

raft_robust	4.19 356	7.78 347	6.08 352	3.30 337	3.85 359	4.03 348	3.73 357	6.25 353	3.30 351	4.44 350	3.28 349	4.01 346	3.82 361	4.29 360	3.70 360	4.01 361	4.48 354	3.42 351	4.11 345	3.76 358	4.05 347	3.32 347	3.85 357	3.82 357	4.71 353	3.83 359	4.09 347	3.80 359

RAFT_CTSACE	4.43 357	8.26 353	6.10 353	4.62 355	4.01 362	4.54 355	3.65 354	6.09 348	3.93 357	4.64 353	4.14 363	4.26 352	4.13 363	3.91 356	3.88 361	4.06 363	4.30 351	4.03 361	4.27 351	3.92 359	4.26 349	3.67 352	3.91 359	4.16 361	4.82 355	4.08 363	4.20 349	3.67 350

RAFT+CT+SA	4.43 357	7.34 344	6.71 356	5.01 359	4.38 363	4.40 352	3.85 359	6.15 351	4.30 363	4.89 355	3.26 348	4.49 354	3.01 346	4.53 361	3.36 351	3.65 355	3.64 336	4.39 364	3.94 342	4.28 362	4.44 353	4.30 362	4.24 364	4.52 363	3.90 345	3.85 360	4.89 354	4.00 361

cross-raft	4.43 357	7.31 343	6.46 354	4.47 353	3.95 361	4.46 353	3.95 361	6.70 355	3.97 359	4.41 349	3.82 357	4.38 353	3.94 362	3.95 358	3.95 363	3.95 360	4.45 353	3.95 360	4.46 352	3.95 360	4.46 354	3.95 358	3.95 361	3.94 360	4.40 352	3.95 362	4.45 352	3.95 360

test_5	4.51 360	8.85 356	5.35 351	3.66 341	3.56 351	5.10 361	4.47 365	6.14 349	4.07 361	4.96 358	3.87 359	5.14 362	4.17 365	3.53 348	4.39 364	4.53 365	4.15 347	3.62 352	4.74 354	2.94 345	3.63 339	4.53 364	4.20 363	4.54 364	4.86 356	3.68 354	4.95 356	4.06 362

test_3	4.55 361	10.96 366	7.69 365	4.04 347	3.60 353	4.10 349	3.98 362	7.94 359	4.56 365	3.99 341	4.03 361	4.08 348	3.74 359	3.99 359	3.91 362	4.05 362	4.33 352	3.89 359	4.14 346	4.00 361	4.11 348	4.02 359	4.01 362	3.91 359	3.53 338	3.94 361	4.19 348	4.20 363

FC-DCNN v2	4.74 362	3.16 315	3.16 338	3.16 333	3.16 344	3.16 334	3.16 349	3.16 325	3.16 346	3.16 329	3.16 346	3.16 334	3.16 348	3.16 341	3.16 348	3.16 349	6.72 366	6.72 368	6.72 366	6.72 370	6.72 366	6.72 371	6.72 370	6.72 368	6.72 365	6.72 368	6.72 367	6.72 369

TestStereo	4.92 363	4.80 334	4.98 348	4.82 357	4.97 365	4.91 359	4.78 366	4.80 340	4.88 366	4.78 354	4.80 365	4.99 359	4.81 366	4.83 362	4.87 366	4.97 367	4.93 357	5.01 366	5.03 359	4.90 365	5.02 360	5.02 365	5.06 365	5.04 365	4.93 357	4.89 365	5.01 357	5.09 365

DispFullNet	4.96 364	5.67 338	3.30 342	5.01 359	3.21 346	4.50 354	3.11 347	4.43 337	3.44 352	4.60 352	3.46 351	5.13 361	3.44 352	3.53 348	3.20 349	2.87 347	4.80 355	3.15 346	4.70 353	4.83 364	9.02 371	5.98 368	5.95 369	6.21 367	8.84 370	5.85 367	9.76 372	5.91 367

SGM-Forest	5.07 365	6.74 340	4.17 345	6.46 365	4.68 364	6.21 366	4.38 364	6.00 347	4.14 362	5.84 362	4.44 364	6.28 365	4.16 364	3.92 357	4.56 365	4.60 366	6.15 363	4.27 363	6.12 365	4.31 363	5.99 365	4.27 361	3.92 360	4.27 362	6.13 363	4.10 364	6.18 364	4.49 364
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 366	8.71 355	2.75 334	8.64 370	2.76 341	8.65 370	2.79 343	8.67 363	2.79 343	8.70 369	2.79 343	8.70 370	2.79 344	2.79 340	2.80 345	2.80 346	8.84 370	2.82 344	8.82 370	2.89 344	8.84 370	2.83 344	2.83 347	2.82 345	8.87 371	2.83 345	8.84 371	2.83 345

SGM+DAISY	6.35 367	8.16 352	5.14 350	8.12 369	5.08 367	8.12 369	5.16 367	8.01 360	5.18 368	7.92 367	5.14 366	7.89 369	5.14 367	4.95 363	5.33 367	5.32 368	8.14 369	5.16 367	8.16 369	5.16 366	8.21 369	5.19 366	5.12 366	5.12 366	8.18 369	5.24 366	8.12 370	5.11 366

RAFT	6.60 368	9.99 361	8.33 366	7.21 368	6.55 368	5.95 365	5.87 368	8.70 364	5.02 367	5.10 360	6.69 368	7.06 368	6.94 370	6.17 366	7.09 370	6.84 369	6.47 364	4.72 365	5.60 361	5.60 367	5.11 362	5.97 367	6.93 371	6.89 369	7.16 366	7.08 371	6.58 366	6.66 368

test-v	7.17 369	11.53 367	7.63 363	7.17 366	6.87 369	7.48 367	6.90 369	8.14 361	6.88 369	6.93 365	7.42 369	7.05 366	6.14 368	6.05 364	6.86 368	6.99 370	7.60 367	6.75 369	6.90 367	6.66 368	7.83 367	6.36 369	5.89 367	7.34 370	7.19 367	6.75 369	7.52 368	6.77 370

test-2	7.17 369	11.53 367	7.63 363	7.17 366	6.87 369	7.48 367	6.90 369	8.14 361	6.88 369	6.93 365	7.42 369	7.05 366	6.14 368	6.05 364	6.86 368	6.99 370	7.60 367	6.75 369	6.90 367	6.66 368	7.83 367	6.36 369	5.89 367	7.34 370	7.19 367	6.75 369	7.52 368	6.77 370

MANE	18.41 371	23.00 376	16.00 371	22.00 378	15.00 371	22.00 378	15.00 371	22.00 378	15.00 371	21.00 378	15.00 371	22.00 378	15.00 371	15.00 371	17.00 371	15.00 372	23.00 378	15.00 371	22.00 378	15.00 371	23.00 379	15.00 372	18.00 372	15.00 372	24.00 379	17.00 372	24.00 380	16.00 372

rafts_anoy	20.00 372	20.00 369	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 372	20.00 373	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373

raft+_RVC	20.00 372	20.00 369	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 372	20.00 373	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373

raftrobust	20.00 372	20.00 369	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 372	20.00 373	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373

CasAABBNet	20.00 372	20.00 369	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 372	20.00 373	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373

RALCasStereoNet	20.00 372	20.00 369	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 372	20.00 373	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373

RALAANet	20.00 372	20.00 369	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 372	20.00 373	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373

MSMDNet	20.00 372	20.00 369	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 372	20.00 373	20.00 371	20.00 372	20.00 371	20.00 372	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373	20.00 372	20.00 373	20.00 373	20.00 373

fast-reg	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 380	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 380

Reg-Stereo(zero)	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 380	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 380

fast-iter	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 380	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 380

CoSv	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 380	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 379	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 380	37.00 381	37.00 380

MDST_ROB	61.15 383	72.66 384	46.52 383	70.00 383	44.89 383	64.24 383	43.75 383	73.65 383	48.92 384	72.70 384	42.40 383	60.70 383	50.23 383	50.07 384	67.69 384	68.60 385	83.13 384	47.77 383	82.48 384	46.00 383	95.93 385	53.44 385	50.66 384	45.00 384	84.99 385	53.64 385	79.01 385	52.07 385

CBMV	101.59 384	71.60 383	48.40 384	72.70 384	49.00 384	79.60 384	48.40 384	80.90 384	46.90 383	68.90 383	49.00 384	78.00 384	572.10 392	49.50 383	51.30 383	48.40 384	72.20 383	639.60 392	79.40 383	48.90 384	79.50 384	51.40 384	52.30 385	48.30 385	80.20 384	49.10 384	79.60 386	47.60 384
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 385	131.36 385	140.69 385	151.38 385	151.40 385	150.79 385	151.72 385	149.36 385	159.46 385	146.42 385	150.73 385	149.06 388	176.22 384	143.94 385	133.10 387	133.45 388	153.30 386	154.22 385	154.67 386	153.95 386	156.90 388	156.53 388	160.21 386	162.72 386	154.57 386	160.59 386	153.47 387	163.50 386
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	248.11 386	409.00 390	288.00 387	412.00 387	280.00 387	411.00 390	288.00 387	356.00 386	275.00 390	379.00 390	303.00 390	415.00 390	278.00 389	260.00 390	104.00 385	103.00 386	126.00 385	108.00 384	118.00 385	98.00 385	126.00 387	104.00 387	268.00 389	216.00 388	279.00 390	201.00 387	288.00 391	206.00 387

AE-Stereo	252.48 387	202.00 386	361.00 389	502.00 389	324.00 389	321.00 386	482.00 392	423.00 389	227.00 389	201.00 386	273.00 389	101.00 385	207.00 385	198.00 386	183.00 388	181.00 389	221.00 387	232.00 389	477.00 388	220.00 388	111.00 386	100.00 386	219.00 388	214.00 387	204.00 387	211.00 388	200.00 388	222.00 389

MGS-Stereo	264.93 388	208.00 387	362.00 390	512.00 390	350.00 390	326.00 387	443.00 391	410.00 388	210.00 386	232.00 388	215.00 386	125.00 386	217.00 386	216.00 388	127.00 386	122.00 387	223.00 388	230.00 387	487.00 390	255.00 389	250.00 389	223.00 390	272.00 390	228.00 390	241.00 388	220.00 390	214.00 389	235.00 390

EGLCR-Stereo	276.81 389	209.00 388	366.00 391	514.00 391	354.00 391	336.00 388	422.00 389	440.00 390	220.00 388	231.00 387	245.00 388	135.00 387	237.00 388	218.00 389	197.00 389	222.00 391	223.00 388	230.00 387	487.00 390	255.00 389	250.00 389	273.00 391	272.00 390	228.00 390	241.00 388	220.00 390	214.00 389	235.00 390

DLCB_ROB	280.78 390	376.74 389	215.59 386	376.74 386	215.59 386	376.74 389	215.59 386	366.42 387	218.39 387	366.42 389	218.39 387	366.42 389	218.39 387	209.96 387	219.76 390	219.38 390	376.72 390	216.43 386	376.72 387	216.43 387	376.72 391	216.43 389	216.14 387	216.14 389	376.69 391	217.67 389	376.69 392	217.67 388

LE_ROB	387.11 391	453.07 391	321.39 388	500.23 388	323.05 388	493.99 391	324.56 388	477.63 391	322.28 391	465.51 391	322.97 391	486.37 391	334.17 390	305.26 391	320.63 391	327.66 392	476.08 391	315.70 390	483.76 389	335.15 391	469.64 392	309.74 392	315.90 392	318.85 392	498.41 392	328.85 392	491.00 393	330.08 392

SGM-ForestM	522.49 392	676.08 392	448.56 392	638.17 392	433.15 392	639.59 392	427.03 390	617.52 392	439.90 392	604.63 392	429.02 392	611.68 392	432.74 391	420.18 392	451.96 392	465.85 393	601.06 392	403.73 391	659.15 392	405.50 392	669.64 393	437.21 393	455.85 393	425.66 393	689.82 393	481.65 393	662.43 394	479.61 393

CBMV_ROB	1133.35 393	1280.38 393	976.92 393	1317.57 393	1021.62 393	1282.66 393	1022.22 393	1213.88 393	982.57 393	1194.12 393	975.90 393	1357.87 393	1090.02 393	943.32 393	1021.85 393	1006.47 394	1309.01 393	986.29 393	1499.40 393	986.35 393	1359.35 394	975.96 394	975.21 394	969.30 394	1337.82 394	1042.34 394	1398.25 395	1073.86 394

111111	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 395

SGD-Stereo	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 395

IGEV-Stereo++	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 395

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 395

IGEV-Stereo+	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 395

anonymousdsp2	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 395

anonymousdsp	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 395

AMNet	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 394	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 395	10000000.00 396	10000000.00 395

GS-Stereo																							0.36 189	0.36 191	0.48 207	0.36 189	0.48 205	0.35 187

FADE																0.07 51					0.09 55	0.08 57					0.05 36

Low-res two-view benchmark