Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AASNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 45	0.07 49	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

SACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 45	0.07 49	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

AACVNet	0.05 25	0.08 46	0.08 40	0.07 44	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.05 44	0.06 45	0.07 49	0.05 43	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.05 43	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 42	0.05 36	0.05 41

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 280	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

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

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

TS	0.08 33	0.08 46	0.16 99	0.08 48	0.06 51	0.08 50	0.06 50	0.15 80	0.06 49	0.08 42	0.06 50	0.08 51	0.06 51	0.14 106	0.06 48	0.06 50	0.08 48	0.06 50	0.08 49	0.06 51	0.08 51	0.06 50	0.06 46	0.06 50	0.08 49	0.06 50	0.08 51	0.06 50

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 315	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	1.47 315	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 83	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 304	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	1.46 314	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	1.32 304	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

ACC-I	0.09 39	0.13 68	0.11 65	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 55	0.13 62	0.08 55	0.10 46	0.08 54	0.10 58	0.08 56	0.12 86	0.08 56	0.08 57	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 54	0.10 58	0.08 57	0.08 52	0.08 56	0.10 56	0.08 56	0.10 57	0.08 56

ACC	0.09 39	0.13 68	0.12 73	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 55	0.12 60	0.08 55	0.10 46	0.08 54	0.10 58	0.08 56	0.11 75	0.08 56	0.08 57	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 54	0.10 58	0.08 57	0.08 52	0.08 56	0.10 56	0.08 56	0.10 57	0.08 56

anonymous	0.09 39	0.14 72	0.13 83	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.14 64	0.07 50	0.09 44	0.07 51	0.09 55	0.07 52	0.13 95	0.07 49	0.07 51	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 52	0.07 48	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.09 56	0.07 53

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 254	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 252	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLF11	0.09 39	0.05 37	0.61 259	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 261	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf10	0.09 39	0.05 37	0.60 254	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 252	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo_HLe17	0.09 39	0.05 37	0.60 254	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 256	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 43	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

SepStereo	0.09 39	0.09 51	0.09 43	0.09 55	0.10 62	0.09 55	0.08 55	0.09 46	0.08 55	0.09 44	0.08 54	0.09 55	0.09 58	0.08 52	0.08 56	0.09 60	0.09 55	0.08 56	0.09 55	0.08 54	0.09 55	0.08 57	0.09 54	0.09 59	0.10 56	0.08 56	0.10 57	0.09 58

APVNet	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.06 41	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 330	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

AnonymousM	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

FADNet-RVC-Resample	0.10 48	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.53 363	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 46	0.05 41

FADNet_RVC	0.10 48	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 368	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

SHD	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

SAMSARA	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

XQC	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

RTSC	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

RTS	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

RTSA	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

MADNet+	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

MADNet++	0.10 48	0.10 53	0.10 46	0.10 57	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 47	0.10 61	0.10 46	0.10 64	0.10 58	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 62	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 62	0.10 58	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.10 56	0.10 61	0.10 57	0.10 64

over-6	0.11 60	0.14 72	0.14 89	0.11 69	0.10 62	0.11 69	0.10 63	0.14 64	0.10 61	0.11 58	0.10 64	0.11 70	0.10 63	0.13 95	0.10 62	0.10 62	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.10 62	0.11 70	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.11 69	0.10 61	0.11 71	0.10 64

over v1	0.11 60	0.14 72	0.14 89	0.11 69	0.10 62	0.11 69	0.10 63	0.14 64	0.10 61	0.11 58	0.09 59	0.11 70	0.10 63	0.13 95	0.10 62	0.10 62	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.09 59	0.11 70	0.09 61	0.09 54	0.09 59	0.11 69	0.09 59	0.11 71	0.09 58

over-8	0.11 60	0.14 72	0.14 89	0.11 69	0.09 58	0.11 69	0.10 63	0.14 64	0.10 61	0.11 58	0.10 64	0.11 70	0.10 63	0.13 95	0.10 62	0.10 62	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.10 62	0.11 70	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.11 69	0.10 61	0.11 71	0.10 64

over-9	0.11 60	0.14 72	0.14 89	0.11 69	0.09 58	0.11 69	0.09 59	0.14 64	0.09 58	0.11 58	0.09 59	0.11 70	0.09 58	0.13 95	0.09 59	0.10 62	0.11 69	0.10 60	0.11 69	0.09 59	0.11 70	0.09 61	0.09 54	0.09 59	0.11 69	0.09 59	0.11 71	0.09 58

HLf8	0.11 60	0.05 37	0.61 259	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 291	0.04 32	0.07 37	0.07 51	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 51	0.08 48	0.06 50	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 52	0.06 46	0.07 52	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 60	0.12 66	0.09 43	0.12 75	0.09 58	0.12 74	0.09 59	0.12 60	0.09 58	0.12 62	0.09 59	0.11 70	0.09 58	0.09 53	0.09 59	0.09 60	0.12 74	0.16 142	0.21 143	0.09 59	0.12 75	0.09 61	0.09 54	0.09 59	0.12 74	0.28 187	0.12 76	0.09 58

FADNet-RVC	0.11 60	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 375	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 41

FADNet	0.11 60	0.04 32	0.05 30	0.06 41	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.74 372	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 41

GIO	0.12 68	1.37 307	0.22 144	0.07 44	0.05 40	0.07 47	0.05 42	0.22 127	0.05 42	0.07 37	0.05 39	0.06 45	0.05 44	0.05 40	0.05 43	0.05 43	0.07 46	0.05 42	0.07 46	0.05 42	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.07 47	0.05 42	0.07 48	0.05 41

F4.4	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.17 133	0.11 81	0.11 84	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 78	0.11 83	0.10 59	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 78	0.11 83

FORCE_4.6	0.12 68	0.18 103	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 84	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 78	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.10 61	0.13 78	0.10 64

F5.5	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 84	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 78	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 78	0.11 83

F8.5	0.12 68	0.17 94	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 84	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 78	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 78	0.11 83

F7	0.12 68	0.18 103	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 84	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 78	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 78	0.11 83

FORCE_4.5	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.15 112	0.11 81	0.11 84	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 78	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 78	0.11 83

FORCE_4	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 84	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 78	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 78	0.11 83

FORCE_5	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 84	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 78	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 78	0.11 83

FORCE_6	0.12 68	0.17 94	0.16 99	0.13 78	0.10 62	0.13 76	0.11 83	0.17 87	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 84	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 78	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 78	0.11 83

ProNet	0.12 68	0.18 103	0.11 65	0.14 96	0.10 62	0.14 94	0.11 83	0.14 64	0.11 78	0.14 79	0.10 64	0.14 98	0.10 63	0.10 56	0.11 81	0.10 62	0.15 110	0.10 60	0.14 95	0.10 62	0.14 95	0.10 65	0.11 81	0.10 65	0.15 107	0.10 61	0.14 97	0.10 64

IPLG	0.12 68	0.15 82	0.12 73	0.14 96	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.14 64	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.14 98	0.11 85	0.12 86	0.11 81	0.11 84	0.14 95	0.11 86	0.14 95	0.11 81	0.14 95	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.14 95	0.11 85	0.14 97	0.11 83

MIPNet	0.12 68	0.15 82	0.12 73	0.14 96	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.14 64	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.14 98	0.11 85	0.12 86	0.11 81	0.11 84	0.14 95	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.14 95	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.14 95	0.11 85	0.14 97	0.11 83

AnyNet_C32	0.12 68	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 361	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 68	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 353	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

Cross2Single Stereo	0.13 83	0.18 103	0.14 89	0.16 123	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.17 87	0.12 110	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.14 106	0.11 81	0.11 84	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.15 110	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.14 95	0.11 85	0.15 114	0.11 83

WiStereo	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.14 96	0.11 79	0.15 105	0.10 63	0.17 87	0.12 110	0.14 79	0.12 117	0.13 77	0.10 63	0.17 133	0.12 115	0.10 62	0.14 95	0.11 86	0.14 95	0.11 81	0.15 110	0.11 83	0.12 113	0.12 116	0.13 77	0.10 61	0.14 97	0.13 127

tt3	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.14 96	0.11 79	0.13 76	0.12 119	0.18 101	0.10 61	0.14 79	0.10 64	0.14 98	0.11 85	0.17 133	0.11 81	0.11 84	0.13 76	0.11 86	0.14 95	0.11 81	0.14 95	0.11 83	0.12 113	0.10 65	0.14 95	0.11 85	0.14 97	0.12 114

tt4	0.13 83	0.19 116	0.18 129	0.14 96	0.12 119	0.15 105	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.14 79	0.12 117	0.13 77	0.12 121	0.16 120	0.10 62	0.11 84	0.14 95	0.10 60	0.13 76	0.12 121	0.13 78	0.12 121	0.10 59	0.11 85	0.15 107	0.12 118	0.15 114	0.11 83

tt5	0.13 83	0.17 94	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.18 101	0.12 110	0.14 79	0.12 117	0.14 98	0.12 121	0.15 112	0.10 62	0.12 116	0.13 76	0.12 122	0.15 113	0.12 121	0.15 110	0.10 65	0.12 113	0.12 116	0.15 107	0.12 118	0.14 97	0.12 114

tt6	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.14 96	0.11 79	0.15 105	0.10 63	0.17 87	0.12 110	0.14 79	0.12 117	0.13 77	0.10 63	0.17 133	0.12 115	0.10 62	0.14 95	0.11 86	0.14 95	0.11 81	0.15 110	0.11 83	0.12 113	0.12 116	0.13 77	0.10 61	0.14 97	0.13 127

tt7	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.13 78	0.12 119	0.15 105	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.12 117	0.15 113	0.10 63	0.16 120	0.12 115	0.12 116	0.15 110	0.12 122	0.14 95	0.12 121	0.15 110	0.12 121	0.12 113	0.11 85	0.13 77	0.12 118	0.14 97	0.12 114

tt8	0.13 83	0.20 123	0.15 97	0.15 111	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.19 114	0.10 61	0.14 79	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.15 112	0.12 115	0.12 116	0.14 95	0.10 60	0.14 95	0.11 81	0.15 110	0.11 83	0.11 81	0.12 116	0.15 107	0.10 61	0.13 78	0.11 83

tt9	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 78	0.10 62	0.14 94	0.12 119	0.17 87	0.11 78	0.14 79	0.11 81	0.14 98	0.12 121	0.15 112	0.11 81	0.10 62	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.14 95	0.11 83	0.10 59	0.12 116	0.14 95	0.12 118	0.14 97	0.11 83

TYNG	0.13 83	0.19 116	0.17 110	0.12 75	0.11 79	0.15 105	0.10 63	0.17 87	0.11 78	0.12 62	0.11 81	0.14 98	0.10 63	0.17 133	0.11 81	0.12 116	0.14 95	0.10 60	0.14 95	0.11 81	0.14 95	0.11 83	0.12 113	0.12 116	0.15 107	0.11 85	0.15 114	0.10 64

GFORCE	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 84	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 78	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 78	0.11 83

FORCE_4.7	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.17 133	0.11 81	0.11 84	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 78	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 78	0.11 83

FORCE_9	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.16 120	0.11 81	0.11 84	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 78	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 78	0.11 83

FORCE_8	0.13 83	0.18 103	0.17 110	0.13 78	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 101	0.11 78	0.13 64	0.11 81	0.13 77	0.11 85	0.18 146	0.11 81	0.11 84	0.13 76	0.11 86	0.13 76	0.11 81	0.13 78	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.13 77	0.11 85	0.13 78	0.11 83

MatchAttention (ZS)	0.13 83	0.14 72	0.13 83	0.14 96	0.14 133	0.14 94	0.14 130	0.14 64	0.13 120	0.14 79	0.13 128	0.14 98	0.14 134	0.13 95	0.14 133	0.13 126	0.13 76	0.13 128	0.13 76	0.13 130	0.12 75	0.13 129	0.12 113	0.13 131	0.12 74	0.14 131	0.13 78	0.14 134
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_L	0.13 83	0.14 72	0.10 46	0.14 96	0.10 62	0.15 105	0.10 63	0.30 155	0.10 61	0.14 79	0.17 142	0.14 98	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 62	0.14 95	0.10 60	0.14 95	0.10 62	0.14 95	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.15 107	0.10 61	0.14 97	0.10 64
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 83	0.15 82	0.12 73	0.14 96	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.15 80	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.12 86	0.12 115	0.11 84	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.14 95	0.11 83	0.11 81	0.12 116	0.15 107	0.12 118	0.15 114	0.12 114

IPLGR_C	0.13 83	0.16 89	0.14 89	0.15 111	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.14 64	0.11 78	0.14 79	0.11 81	0.14 98	0.11 85	0.12 86	0.11 81	0.11 84	0.14 95	0.11 86	0.14 95	0.11 81	0.14 95	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.14 95	0.11 85	0.15 114	0.11 83

IPLGR	0.13 83	0.15 82	0.12 73	0.14 96	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.14 64	0.13 120	0.15 96	0.11 81	0.14 98	0.12 121	0.12 86	0.11 81	0.11 84	0.14 95	0.11 86	0.14 95	0.11 81	0.14 95	0.11 83	0.11 81	0.12 116	0.15 107	0.11 85	0.14 97	0.11 83

ACRE	0.13 83	0.16 89	0.12 73	0.14 96	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.15 80	0.11 78	0.14 79	0.11 81	0.14 98	0.11 85	0.12 86	0.11 81	0.11 84	0.14 95	0.11 86	0.14 95	0.11 81	0.14 95	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.14 95	0.11 85	0.14 97	0.11 83

ICVP	0.13 83	0.16 89	0.11 65	0.16 123	0.11 79	0.16 121	0.11 83	0.16 83	0.11 78	0.16 111	0.11 81	0.16 124	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 84	0.16 123	0.11 86	0.16 125	0.11 81	0.16 126	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.16 125	0.11 85	0.16 125	0.11 83
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 83	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 59	0.04 31	0.04 32	2.46 364	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 105	0.13 68	0.14 89	0.14 96	0.14 133	0.14 94	0.14 130	0.14 64	0.14 126	0.14 79	0.14 131	0.14 98	0.14 134	0.14 106	0.14 133	0.14 133	0.14 95	0.14 135	0.14 95	0.14 134	0.14 95	0.14 134	0.14 131	0.14 134	0.14 95	0.14 131	0.14 97	0.14 134
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 105	0.17 94	0.11 65	0.17 129	0.11 79	0.17 123	0.12 119	0.17 87	0.11 78	0.17 115	0.11 81	0.17 128	0.11 85	0.12 86	0.12 115	0.12 116	0.17 130	0.12 122	0.17 128	0.12 121	0.17 130	0.12 121	0.12 113	0.12 116	0.17 128	0.12 118	0.17 129	0.12 114

ELAS_RVC	0.14 105	0.18 103	0.11 65	0.19 136	0.11 79	0.18 127	0.13 126	0.16 83	0.11 78	0.17 115	0.11 81	0.14 98	0.11 85	0.09 53	0.11 81	0.12 116	0.17 130	0.10 60	0.18 132	0.11 81	0.18 132	0.11 83	0.10 59	0.11 85	0.19 135	0.11 85	0.19 134	0.12 114
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 105	0.19 116	0.11 65	0.20 139	0.11 79	0.20 140	0.12 119	0.18 101	0.12 110	0.18 118	0.12 117	0.19 137	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 84	0.18 134	0.11 86	0.19 136	0.11 81	0.19 136	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.20 139	0.11 85	0.20 139	0.12 114
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 105	0.23 133	0.10 46	0.19 136	0.11 79	0.20 140	0.11 83	0.16 83	0.10 61	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.09 53	0.11 81	0.11 84	0.16 123	0.10 60	0.17 128	0.11 81	0.18 132	0.11 83	0.09 54	0.10 65	0.18 131	0.11 85	0.19 134	0.12 114
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 110	0.18 103	0.13 83	0.18 133	0.13 127	0.19 135	0.13 126	0.18 101	0.13 120	0.18 118	0.13 128	0.18 133	0.13 130	0.13 95	0.13 126	0.13 126	0.18 134	0.13 128	0.18 132	0.13 130	0.18 132	0.13 129	0.13 127	0.10 65	0.19 135	0.14 131	0.19 134	0.13 127

CCAANet	0.15 110	0.14 72	0.14 89	0.14 96	0.14 133	0.14 94	0.16 144	0.14 64	0.21 157	0.14 79	0.23 170	0.14 98	0.14 134	0.14 106	0.14 133	0.14 133	0.14 95	0.14 135	0.14 95	0.14 134	0.14 95	0.14 134	0.14 131	0.14 134	0.14 95	0.14 131	0.14 97	0.16 140

BEATNet-Init1	0.15 110	0.07 44	0.10 46	0.08 48	0.07 52	0.07 47	0.07 51	0.07 38	0.07 50	2.19 349	0.08 54	0.08 51	0.07 52	0.07 48	0.07 49	0.07 51	0.08 48	0.07 52	0.08 49	0.08 54	0.07 47	0.07 52	0.07 48	0.07 52	0.08 49	0.07 51	0.07 48	0.07 53

DeepPrunerF	0.15 110	0.07 44	0.10 46	0.08 48	0.07 52	0.07 47	0.07 51	0.07 38	0.07 50	2.19 349	0.08 54	0.08 51	0.07 52	0.07 48	0.07 49	0.07 51	0.08 48	0.07 52	0.08 49	0.08 54	0.07 47	0.07 52	0.07 48	0.07 52	0.08 49	0.07 51	0.07 48	0.07 53

DeepPruner_ROB	0.15 110	0.18 103	0.12 73	0.18 133	0.12 119	0.18 127	0.12 119	0.18 101	0.13 120	0.18 118	0.12 117	0.18 133	0.12 121	0.13 95	0.12 115	0.13 126	0.18 134	0.13 128	0.18 132	0.12 121	0.19 136	0.12 121	0.13 127	0.12 116	0.18 131	0.12 118	0.18 131	0.12 114

LALA_ROB	0.15 110	0.21 126	0.12 73	0.21 144	0.12 119	0.20 140	0.14 130	0.20 115	0.12 110	0.22 131	0.12 117	0.16 124	0.12 121	0.10 56	0.12 115	0.12 116	0.21 144	0.11 86	0.22 145	0.12 121	0.20 140	0.12 121	0.11 81	0.12 116	0.21 144	0.14 131	0.21 143	0.13 127

GOStereo-base	0.17 116	0.14 72	0.10 46	0.14 96	0.11 79	0.18 127	0.10 63	0.14 64	1.50 354	0.14 79	0.10 64	0.17 128	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 62	0.14 95	0.10 60	0.15 113	0.10 62	0.15 110	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.14 95	0.10 61	0.14 97	0.10 64

test_for_model	0.17 116	1.25 291	0.20 136	0.15 111	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.21 119	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 84	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.15 110	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.15 107	0.11 85	0.15 114	0.11 83

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 116	1.25 291	0.20 136	0.15 111	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.21 119	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 84	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.15 110	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.15 107	0.11 85	0.15 114	0.11 83

testlalala	0.17 116	1.25 291	0.20 136	0.15 111	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.21 119	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 84	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.15 110	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.15 107	0.11 85	0.15 114	0.11 83

GCAPDPT-zeroshot	0.17 116	1.25 291	0.20 136	0.15 111	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.21 119	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 84	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.15 110	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.15 107	0.11 85	0.15 114	0.11 83

GCAP-Stereo	0.17 116	1.25 291	0.20 136	0.15 111	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.21 119	0.11 78	0.15 96	0.11 81	0.15 113	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 84	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.15 110	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.15 107	0.11 85	0.15 114	0.11 83

G3	0.18 122	0.15 82	0.10 46	0.15 111	0.11 79	0.18 127	0.10 63	0.30 155	1.53 356	0.14 79	0.10 64	0.17 128	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 62	0.15 110	0.10 60	0.15 113	0.10 62	0.15 110	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.15 107	0.10 61	0.14 97	0.10 64

G2	0.18 122	0.14 72	0.10 46	0.15 111	0.12 119	0.19 135	0.10 63	0.30 155	1.49 353	0.14 79	0.10 64	0.18 133	0.10 63	0.10 56	0.10 62	0.10 62	0.15 110	0.10 60	0.14 95	0.10 62	0.14 95	0.10 65	0.10 59	0.10 65	0.14 95	0.10 61	0.14 97	0.10 64

DepthFocus	0.18 122	0.22 128	0.15 97	0.22 147	0.15 139	0.22 148	0.15 138	0.21 119	0.15 129	0.21 128	0.15 136	0.21 143	0.15 139	0.15 112	0.15 139	0.15 140	0.21 144	0.15 140	0.22 145	0.15 141	0.22 147	0.15 140	0.15 134	0.15 139	0.22 147	0.15 139	0.22 146	0.15 137

IGEV_Zeroshot_test	0.18 122	0.22 128	0.18 129	0.21 144	0.18 158	0.20 140	0.17 147	0.20 115	0.16 132	0.25 144	0.16 140	0.21 143	0.17 146	0.16 120	0.18 154	0.15 140	0.20 140	0.16 142	0.20 139	0.18 157	0.21 143	0.17 149	0.17 140	0.17 143	0.20 139	0.17 146	0.20 139	0.16 140

dd	0.18 122	0.22 128	0.16 99	0.22 147	0.15 139	0.22 148	0.15 138	0.21 119	0.15 129	0.21 128	0.15 136	0.21 143	0.15 139	0.15 112	0.15 139	0.15 140	0.22 148	0.14 135	0.22 145	0.14 134	0.22 147	0.15 140	0.16 138	0.15 139	0.23 153	0.15 139	0.22 146	0.16 140

dad	0.18 122	0.23 133	0.16 99	0.22 147	0.15 139	0.22 148	0.15 138	0.22 127	0.16 132	0.21 128	0.15 136	0.22 147	0.15 139	0.15 112	0.16 142	0.17 144	0.23 153	0.17 146	0.23 153	0.15 141	0.22 147	0.15 140	0.15 134	0.15 139	0.22 147	0.15 139	0.22 146	0.16 140

G4	0.19 128	0.15 82	0.11 65	0.15 111	0.11 79	0.18 127	0.11 83	0.33 160	1.50 354	0.15 96	0.11 81	0.19 137	0.11 85	0.12 86	0.12 115	0.11 84	0.15 110	0.11 86	0.15 113	0.11 81	0.15 110	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.15 107	0.11 85	0.15 114	0.11 83

depth_test_26	0.19 128	0.36 170	0.26 161	0.21 144	0.14 133	0.21 146	0.14 130	0.36 175	0.14 126	0.20 124	0.14 131	0.24 160	0.14 134	0.14 106	0.14 133	0.14 133	0.21 144	0.14 135	0.21 143	0.14 134	0.21 143	0.14 134	0.26 176	0.14 134	0.21 144	0.14 131	0.21 143	0.14 134

MSKI-zero shot	0.19 128	0.21 126	0.16 99	0.22 147	0.16 144	0.23 157	0.17 147	0.22 127	0.17 138	0.22 131	0.17 142	0.22 147	0.16 142	0.19 151	0.16 142	0.17 144	0.23 153	0.16 142	0.22 145	0.16 143	0.22 147	0.17 149	0.16 138	0.17 143	0.22 147	0.19 160	0.22 146	0.16 140

MIM_Stereo	0.19 128	0.23 133	0.18 129	0.22 147	0.16 144	0.22 148	0.16 144	0.21 119	0.16 132	0.22 131	0.17 142	0.21 143	0.17 146	0.20 152	0.18 154	0.17 144	0.22 148	0.18 159	0.22 145	0.16 143	0.21 143	0.16 144	0.17 140	0.17 143	0.21 144	0.16 144	0.22 146	0.20 161

UNet	0.19 128	0.13 68	0.09 43	0.13 78	0.09 58	0.13 76	0.09 59	0.13 62	0.09 58	0.90 260	0.09 59	0.13 77	0.09 58	0.10 56	0.09 59	0.70 302	0.13 76	0.09 59	0.13 76	0.10 62	0.91 295	0.09 61	0.10 59	0.09 59	0.13 77	0.10 61	0.13 78	0.09 58

iResNet	0.19 128	0.23 133	0.17 110	0.22 147	0.17 148	0.22 148	0.19 161	0.22 127	0.17 138	0.22 131	0.17 142	0.22 147	0.17 146	0.17 133	0.17 146	0.17 144	0.22 148	0.17 146	0.22 145	0.17 147	0.23 154	0.17 149	0.18 154	0.17 143	0.23 153	0.17 146	0.23 155	0.17 147

LACA2	0.20 134	0.27 152	0.22 144	0.24 160	0.17 148	0.24 161	0.17 147	0.26 146	0.17 138	0.24 138	0.17 142	0.24 160	0.17 146	0.21 157	0.17 146	0.17 144	0.24 158	0.17 146	0.24 159	0.17 147	0.24 157	0.17 149	0.17 140	0.17 143	0.24 159	0.17 146	0.24 157	0.17 147

LACA1	0.20 134	0.27 152	0.22 144	0.24 160	0.17 148	0.24 161	0.17 147	0.27 149	0.17 138	0.24 138	0.17 142	0.24 160	0.17 146	0.21 157	0.17 146	0.17 144	0.24 158	0.17 146	0.24 159	0.17 147	0.24 157	0.17 149	0.17 140	0.17 143	0.24 159	0.17 146	0.24 157	0.17 147

ACV-stereo	0.20 134	0.23 133	0.17 110	0.23 155	0.17 148	0.23 157	0.17 147	0.23 136	0.17 138	0.23 137	0.17 142	0.23 153	0.17 146	0.17 133	0.17 146	0.17 144	0.24 158	0.17 146	0.23 153	0.17 147	0.24 157	0.17 149	0.17 140	0.17 143	0.23 153	0.17 146	0.23 155	0.17 147

DAS	0.20 134	0.20 123	0.20 136	0.20 139	0.20 164	0.20 140	0.20 163	0.20 115	0.20 154	0.20 124	0.20 161	0.20 141	0.20 161	0.20 152	0.20 163	0.20 157	0.20 140	0.20 165	0.20 139	0.20 164	0.20 140	0.20 164	0.20 159	0.20 161	0.20 139	0.20 161	0.20 139	0.20 161

ASD4	0.20 134	0.20 123	0.20 136	0.20 139	0.20 164	0.20 140	0.20 163	0.20 115	0.20 154	0.20 124	0.20 161	0.20 141	0.20 161	0.20 152	0.20 163	0.20 157	0.20 140	0.20 165	0.20 139	0.20 164	0.20 140	0.20 164	0.20 159	0.20 161	0.20 139	0.20 161	0.20 139	0.20 161

iResNetv2_ROB	0.20 134	0.22 128	0.19 134	0.23 155	0.19 162	0.22 148	0.17 147	0.22 127	0.17 138	0.22 131	0.17 142	0.22 147	0.17 146	0.18 146	0.18 154	0.19 156	0.22 148	0.17 146	0.23 153	0.17 147	0.25 161	0.18 160	0.17 140	0.18 157	0.23 153	0.17 146	0.25 166	0.17 147

LACA3	0.21 140	0.27 152	0.23 150	0.25 165	0.17 148	0.25 169	0.17 147	0.28 150	0.17 138	0.25 144	0.17 142	0.25 165	0.17 146	0.22 160	0.17 146	0.17 144	0.25 166	0.17 146	0.25 166	0.17 147	0.25 161	0.17 149	0.17 140	0.17 143	0.25 167	0.17 146	0.25 166	0.17 147

ITSA-stereo	0.21 140	0.16 89	0.12 73	0.16 123	0.13 127	0.18 127	0.14 130	0.16 83	1.89 373	0.16 111	0.12 117	0.17 128	0.12 121	0.13 95	0.13 126	0.13 126	0.17 130	0.13 128	0.17 128	0.12 121	0.16 126	0.12 121	0.12 113	0.12 116	0.17 128	0.12 118	0.16 125	0.12 114

Pointernet	0.22 142	0.41 181	0.38 193	0.22 147	0.17 148	0.22 148	0.17 147	0.41 194	0.17 138	0.22 131	0.17 142	0.22 147	0.17 146	0.18 146	0.18 154	0.18 153	0.23 153	0.18 159	0.23 153	0.18 157	0.23 154	0.18 160	0.17 140	0.17 143	0.22 147	0.18 158	0.22 146	0.17 147

JetRed	0.22 142	0.11 63	0.12 73	0.11 69	0.11 79	0.11 69	0.11 83	0.11 57	0.11 78	2.93 375	0.11 81	0.11 70	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.12 116	0.11 69	0.11 86	0.11 69	0.11 81	0.11 70	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.11 69	0.11 85	0.11 71	0.11 83

JetBlue	0.23 144	0.12 66	0.13 83	0.12 75	0.12 119	0.12 74	0.11 83	0.14 64	0.12 110	3.07 376	0.12 117	0.12 76	0.11 85	0.11 75	0.13 126	0.13 126	0.12 74	0.12 122	0.13 76	0.11 81	0.12 75	0.13 129	0.12 113	0.14 134	0.13 77	0.12 118	0.12 76	0.11 83

SFCPSM	0.23 144	0.18 103	0.13 83	0.18 133	0.12 119	0.18 127	0.80 314	0.17 87	0.12 110	0.88 259	0.12 117	0.17 128	0.12 121	0.13 95	0.12 115	0.12 116	0.18 134	0.12 122	0.18 132	0.12 121	1.18 326	0.13 129	0.12 113	0.12 116	0.18 131	0.13 128	0.18 131	0.12 114

S2M2_XL	0.24 146	1.32 305	0.86 288	0.17 129	0.11 79	0.17 123	0.11 83	1.05 295	0.12 110	0.16 111	0.11 81	0.16 124	0.11 85	0.11 75	0.11 81	0.11 84	0.17 130	0.11 86	0.17 128	0.11 81	0.17 130	0.11 83	0.11 81	0.11 85	0.17 128	0.11 85	0.17 129	0.11 83
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 147	1.16 281	1.02 302	0.16 123	0.13 127	0.16 121	0.13 126	1.16 302	0.13 120	0.15 96	0.13 128	0.15 113	0.13 130	0.13 95	0.13 126	0.13 126	0.16 123	0.13 128	0.16 125	0.13 130	0.16 126	0.13 129	0.13 127	0.13 131	0.16 125	0.13 128	0.16 125	0.13 127

LoS_RVC	0.25 147	0.25 145	0.25 156	0.25 165	0.25 176	0.25 169	0.25 176	0.25 141	0.25 170	0.25 144	0.25 178	0.25 165	0.25 176	0.26 173	0.25 178	0.26 175	0.25 166	0.25 177	0.26 170	0.25 178	0.25 161	0.25 175	0.25 172	0.25 176	0.25 167	0.25 176	0.25 166	0.25 175

tt_ll	0.25 147	0.25 145	0.25 156	0.25 165	0.25 176	0.25 169	0.25 176	0.25 141	0.25 170	0.25 144	0.25 178	0.25 165	0.25 176	0.26 173	0.25 178	0.26 175	0.25 166	0.25 177	0.26 170	0.25 178	0.25 161	0.25 175	0.25 172	0.25 176	0.25 167	0.25 176	0.25 166	0.25 175

CAS	0.25 147	0.25 145	0.25 156	0.25 165	0.26 178	0.26 176	0.26 178	0.25 141	0.25 170	0.25 144	0.25 178	0.25 165	0.25 176	0.25 170	0.25 178	0.25 172	0.26 173	0.25 177	0.26 170	0.26 182	0.25 161	0.25 175	0.25 172	0.26 180	0.25 167	0.26 180	0.25 166	0.25 175

LoS	0.25 147	0.25 145	0.27 164	0.27 174	0.26 178	0.25 169	0.26 178	0.26 146	0.25 170	0.26 151	0.25 178	0.25 165	0.25 176	0.26 173	0.25 178	0.25 172	0.25 166	0.25 177	0.25 166	0.25 178	0.27 170	0.25 175	0.26 176	0.26 180	0.26 172	0.25 176	0.25 166	0.25 175
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GeoAtt-L-single (ZS)	0.26 152	0.31 161	0.25 156	0.31 181	0.22 167	0.30 180	0.20 163	0.34 167	0.22 162	0.32 156	0.23 170	0.30 180	0.21 166	0.24 169	0.22 169	0.21 161	0.30 179	0.22 168	0.29 177	0.21 167	0.31 176	0.21 167	0.21 161	0.22 168	0.33 181	0.23 171	0.32 180	0.25 175

castereo++	0.26 152	1.28 302	1.07 312	0.15 111	0.13 127	0.15 105	0.14 130	1.22 309	0.13 120	0.16 111	0.17 142	0.16 124	0.14 134	0.14 106	0.15 139	0.14 133	0.15 110	0.14 135	0.16 125	0.14 134	0.16 126	0.14 134	0.14 131	0.14 134	0.16 125	0.14 131	0.16 125	0.15 137

small-0shot	0.27 154	0.27 152	0.26 161	0.26 171	0.27 183	0.27 177	0.27 182	0.26 146	0.26 177	0.27 152	0.27 186	0.26 174	0.26 182	0.26 173	0.26 183	0.27 184	0.27 175	0.26 181	0.27 174	0.27 186	0.26 169	0.27 182	0.26 176	0.26 180	0.27 174	0.27 183	0.27 175	0.26 181

model_zeroshot	0.27 154	0.30 159	0.19 134	0.36 195	0.23 173	0.25 169	0.27 182	0.33 160	0.21 157	0.35 162	0.22 167	0.25 165	0.27 185	0.26 173	0.23 172	0.26 175	0.35 187	0.22 168	0.36 190	0.23 174	0.25 161	0.27 182	0.27 180	0.23 172	0.36 190	0.22 168	0.25 166	0.27 185

DCVSM-stereo	0.27 154	0.38 174	0.22 144	0.38 201	0.22 167	0.38 204	0.22 169	0.29 153	0.22 162	0.29 154	0.22 167	0.29 178	0.22 169	0.22 160	0.21 165	0.21 161	0.38 199	0.22 168	0.38 199	0.22 169	0.38 193	0.22 168	0.21 161	0.25 176	0.38 197	0.21 165	0.38 196	0.21 165

DLNR_Zeroshot_test	0.27 154	0.30 159	0.23 150	0.30 179	0.22 167	0.31 182	0.24 174	0.29 153	0.23 166	0.38 174	0.23 170	0.29 178	0.23 173	0.22 160	0.23 172	0.23 167	0.30 179	0.34 219	0.29 177	0.23 174	0.29 174	0.29 206	0.22 165	0.23 172	0.30 178	0.23 171	0.30 178	0.23 172

HGLStereo	0.27 154	0.25 145	0.21 143	0.35 190	0.21 166	0.35 189	0.21 167	0.34 167	0.21 157	0.39 179	0.21 164	0.34 185	0.21 166	0.22 160	0.21 165	0.21 161	0.35 187	0.22 168	0.35 186	0.22 169	0.35 183	0.22 168	0.21 161	0.21 165	0.35 187	0.21 165	0.35 187	0.21 165

Cross2Single-S	0.28 159	0.37 172	0.26 161	0.35 190	0.23 173	0.35 189	0.23 171	0.37 177	0.23 166	0.35 162	0.23 170	0.35 188	0.23 173	0.25 170	0.23 172	0.23 167	0.35 187	0.23 174	0.35 186	0.23 174	0.35 183	0.23 173	0.23 169	0.23 172	0.35 187	0.23 171	0.35 187	0.23 172

iResNet_ROB	0.28 159	0.32 164	0.24 155	0.33 184	0.26 178	0.32 184	0.24 174	0.33 160	0.25 170	0.33 157	0.24 176	0.35 188	0.24 175	0.23 165	0.24 177	0.25 172	0.32 182	0.24 176	0.36 190	0.24 177	0.32 177	0.28 190	0.24 171	0.24 175	0.32 180	0.24 175	0.33 181	0.24 174

IGEV-FE	0.29 161	2.85 359	0.36 189	0.20 139	0.17 148	0.19 135	0.17 147	0.37 177	0.17 138	0.19 121	0.17 142	0.19 137	0.17 146	0.17 133	0.17 146	0.17 144	0.19 139	0.17 146	0.19 136	0.17 147	0.19 136	0.17 149	0.17 140	0.17 143	0.19 135	0.17 146	0.19 134	0.17 147

IMH-64-1	0.29 161	0.23 133	0.23 150	0.23 155	0.22 167	0.22 148	0.23 171	0.22 127	0.22 162	2.02 341	0.23 170	0.23 153	0.22 169	0.23 165	0.23 172	0.23 167	0.23 153	0.22 168	0.23 153	0.22 169	0.22 147	0.22 168	0.22 165	0.22 168	0.22 147	0.22 168	0.22 146	0.22 168

IMH-64	0.29 161	0.23 133	0.23 150	0.23 155	0.22 167	0.22 148	0.23 171	0.22 127	0.22 162	2.02 341	0.23 170	0.23 153	0.22 169	0.23 165	0.23 172	0.23 167	0.23 153	0.22 168	0.23 153	0.22 169	0.22 147	0.22 168	0.22 165	0.22 168	0.22 147	0.22 168	0.22 146	0.22 168

UPFNet	0.29 161	0.24 141	0.16 99	0.24 160	0.16 144	0.24 161	0.16 144	0.23 136	0.16 132	1.19 293	0.16 140	0.23 153	0.16 142	0.17 133	0.16 142	0.89 314	0.24 158	0.16 142	0.24 159	0.18 157	1.20 329	0.16 144	0.17 140	0.16 142	0.24 159	0.16 144	0.24 157	0.16 140

WAO-6	0.30 165	0.22 128	0.23 150	0.22 147	0.23 173	0.23 157	0.22 169	0.22 127	0.23 166	2.21 352	0.22 167	0.22 147	0.22 169	0.22 160	0.22 169	0.23 167	0.22 148	0.23 174	0.22 145	0.22 169	0.22 147	0.22 168	0.22 165	0.22 168	0.23 153	0.23 171	0.22 146	0.22 168

anonymity	0.30 165	0.34 166	0.27 164	0.33 184	0.27 183	0.33 185	0.28 190	0.33 160	0.28 186	0.33 157	0.28 191	0.33 183	0.28 188	0.28 187	0.28 192	0.28 187	0.34 184	0.28 187	0.34 184	0.28 189	0.34 179	0.27 182	0.27 180	0.27 185	0.34 184	0.28 187	0.34 185	0.28 189

iRaft-Stereo_20w	0.30 165	0.46 200	0.27 164	0.34 186	0.26 178	0.35 189	0.28 190	0.34 167	0.26 177	0.34 160	0.26 182	0.34 185	0.26 182	0.26 173	0.26 183	0.26 175	0.34 184	0.26 181	0.34 184	0.26 182	0.34 179	0.26 181	0.26 176	0.26 180	0.34 184	0.26 180	0.34 185	0.26 181

MMNet	0.30 165	0.24 141	0.17 110	0.24 160	0.17 148	0.24 161	0.17 147	0.23 136	0.18 149	1.21 296	0.17 142	0.23 153	0.17 146	0.17 133	0.17 146	0.89 314	0.24 158	0.17 146	0.24 159	0.17 147	1.22 331	0.16 144	0.17 140	0.17 143	0.24 159	0.17 146	0.24 157	0.17 147

delet	0.30 165	0.24 141	0.17 110	0.24 160	0.17 148	0.24 161	0.17 147	0.23 136	0.16 132	1.21 296	0.17 142	0.24 160	0.17 146	0.17 133	0.17 146	0.91 318	0.24 158	0.17 146	0.24 159	0.17 147	1.23 333	0.17 149	0.17 140	0.17 143	0.24 159	0.17 146	0.24 157	0.17 147

psm_up	0.30 165	0.24 141	0.17 110	0.25 165	0.17 148	0.24 161	0.17 147	0.24 140	0.17 138	1.20 295	0.17 142	0.23 153	0.17 146	0.17 133	0.18 154	0.90 317	0.24 158	0.17 146	0.25 166	0.17 147	1.24 336	0.17 149	0.17 140	0.17 143	0.24 159	0.17 146	0.24 157	0.17 147

MLCV	0.30 165	0.33 165	0.28 167	0.34 186	0.28 188	0.33 185	0.28 190	0.33 160	0.29 194	0.33 157	0.27 186	0.33 183	0.28 188	0.26 173	0.29 203	0.28 187	0.33 183	0.28 187	0.33 181	0.28 189	0.33 178	0.27 182	0.28 186	0.28 190	0.33 181	0.28 187	0.33 181	0.28 189

DN-CSS_ROB	0.30 165	0.34 166	0.29 172	0.34 186	0.27 183	0.34 187	0.28 190	0.33 160	0.27 180	0.34 160	0.27 186	0.34 185	0.28 188	0.29 192	0.27 187	0.26 175	0.35 187	0.29 200	0.33 181	0.28 189	0.34 179	0.28 190	0.28 186	0.27 185	0.34 184	0.28 187	0.33 181	0.28 189

SCION-MonSter(vits)	0.31 173	0.76 251	0.22 144	0.19 136	0.15 139	0.19 135	0.15 138	0.41 194	0.27 180	0.38 174	0.27 186	0.38 202	0.27 185	0.27 181	0.27 187	0.27 184	0.40 216	0.27 185	0.39 211	0.27 186	0.39 204	0.27 182	0.27 180	0.27 185	0.39 208	0.27 183	0.39 208	0.27 185

UNDER WATER-64	0.31 173	0.25 145	0.25 156	0.26 171	0.26 178	0.25 169	0.26 178	0.25 141	0.26 177	1.69 325	0.26 182	0.25 165	0.25 176	0.25 170	0.26 183	0.26 175	0.25 166	0.26 181	0.26 170	0.26 182	0.25 161	0.25 175	0.25 172	0.25 176	0.26 172	0.26 180	0.25 166	0.26 181

LG-Stereo_L2	0.32 175	0.45 196	0.36 189	0.37 197	0.27 183	0.37 199	0.27 182	0.43 200	0.27 180	0.36 169	0.31 213	0.36 195	0.27 185	0.27 181	0.27 187	0.30 205	0.37 196	0.27 185	0.37 194	0.27 186	0.37 190	0.27 182	0.27 180	0.27 185	0.37 194	0.27 183	0.37 194	0.27 185

CASnet	0.32 175	0.53 216	0.34 186	0.27 174	0.31 214	0.34 187	0.29 207	0.31 158	0.32 206	0.25 144	0.31 213	0.27 175	0.40 243	0.45 243	0.27 187	0.30 205	0.26 173	0.40 242	0.28 176	0.37 232	0.28 172	0.39 241	0.29 197	0.40 245	0.29 177	0.28 187	0.24 157	0.30 211
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 175	0.45 196	0.29 172	0.36 195	0.29 202	0.36 195	0.29 207	0.36 175	0.29 194	0.35 162	0.29 201	0.35 188	0.28 188	0.27 181	0.28 192	0.28 187	0.35 187	0.28 187	0.35 186	0.28 189	0.35 183	0.28 190	0.29 197	0.29 204	0.36 190	0.29 206	0.36 191	0.29 204

TS12	0.33 178	0.16 89	1.86 362	0.16 123	0.14 133	0.15 105	0.14 130	1.78 335	0.21 157	0.15 96	0.14 131	0.15 113	0.16 142	1.83 366	0.18 154	0.20 157	0.14 95	0.11 86	0.12 74	0.11 81	0.15 110	0.14 134	0.12 113	0.09 59	0.15 107	0.10 61	0.10 57	0.13 127

RSM	0.33 178	0.36 170	0.31 181	0.39 215	0.32 218	0.36 195	0.30 214	0.35 171	0.38 227	0.35 162	0.31 213	0.35 188	0.30 208	0.30 198	0.31 213	0.30 205	0.36 193	0.31 211	0.36 190	0.30 210	0.36 188	0.31 213	0.31 210	0.31 212	0.36 190	0.31 214	0.36 191	0.31 215

SQANet	0.33 178	0.28 156	0.28 167	0.28 178	0.28 188	0.29 179	0.28 190	0.28 150	0.28 186	1.59 320	0.28 191	0.28 177	0.28 188	0.28 187	0.28 192	0.28 187	0.28 177	0.28 187	0.29 177	0.28 189	0.28 172	0.28 190	0.28 186	0.28 190	0.28 176	0.28 187	0.28 176	0.28 189

DGSMNet	0.33 178	0.42 191	0.28 167	0.40 216	0.28 188	0.40 216	0.28 190	0.40 192	0.28 186	0.40 187	0.28 191	0.39 208	0.28 188	0.27 181	0.28 192	0.28 187	0.40 216	0.28 187	0.42 228	0.29 202	0.41 212	0.31 213	0.29 197	0.28 190	0.41 216	0.28 187	0.42 227	0.29 204

gcap_with_dpt	0.34 182	0.42 191	0.29 172	0.42 227	0.29 202	0.42 229	0.29 207	0.39 188	0.29 194	0.39 179	0.29 201	0.39 208	0.29 200	0.29 192	0.29 203	0.28 187	0.42 225	0.29 200	0.42 228	0.29 202	0.42 223	0.28 190	0.28 186	0.28 190	0.41 216	0.28 187	0.41 215	0.28 189

castereo	0.34 182	1.59 313	1.39 335	0.17 129	0.15 139	0.18 127	0.26 178	1.74 334	0.17 138	0.19 121	0.18 157	0.18 133	0.20 161	0.20 152	0.22 169	0.21 161	0.18 134	0.17 146	0.19 136	0.16 143	0.18 132	0.20 164	0.17 140	0.21 165	0.19 135	0.17 146	0.19 134	0.16 140

GCAP-BAT	0.34 182	0.42 191	0.29 172	0.42 227	0.29 202	0.42 229	0.29 207	0.39 188	0.29 194	0.39 179	0.29 201	0.39 208	0.29 200	0.29 192	0.29 203	0.28 187	0.42 225	0.29 200	0.42 228	0.29 202	0.42 223	0.28 190	0.28 186	0.28 190	0.41 216	0.28 187	0.41 215	0.28 189

RAFT-Test	0.34 182	0.45 196	0.30 178	0.38 201	0.32 218	0.40 216	0.32 220	0.39 188	0.32 206	0.39 179	0.30 209	0.37 197	0.29 200	0.30 198	0.30 209	0.29 200	0.38 199	0.30 207	0.38 199	0.29 202	0.38 193	0.29 206	0.29 197	0.30 210	0.38 197	0.30 211	0.38 196	0.30 211

RAFT + AFF	0.34 182	0.29 157	0.32 184	0.31 181	0.30 210	0.39 213	0.32 220	0.39 188	0.30 198	0.39 179	0.32 216	0.39 208	0.32 213	0.35 211	0.36 225	0.32 214	0.38 199	0.31 211	0.38 199	0.31 215	0.38 193	0.28 190	0.37 230	0.34 221	0.38 197	0.30 211	0.38 196	0.28 189

test_c	0.35 187	1.71 320	1.73 353	0.11 69	0.13 127	0.13 76	0.08 55	1.69 330	0.15 129	0.13 64	0.09 59	0.09 55	0.09 58	1.70 362	0.12 115	0.08 57	0.16 123	0.10 60	0.12 74	0.10 62	0.14 95	0.06 50	0.10 59	0.08 56	0.12 74	0.11 85	0.13 78	0.12 114

ETE_ROB	0.35 187	0.35 169	0.35 187	0.35 190	0.35 226	0.35 189	0.35 223	0.35 171	0.35 218	0.35 162	0.35 224	0.35 188	0.35 222	0.35 211	0.35 221	0.35 222	0.35 187	0.35 223	0.35 186	0.35 225	0.35 183	0.35 222	0.35 221	0.35 225	0.35 187	0.35 223	0.35 187	0.35 224

VIP-Stereo	0.36 189	2.00 331	1.11 316	0.26 171	0.16 144	0.24 161	0.15 138	2.00 350	0.23 166	0.24 138	0.15 136	0.23 153	0.16 142	0.16 120	0.16 142	0.15 140	0.24 158	0.15 140	0.24 159	0.16 143	0.24 157	0.15 140	0.15 134	0.20 161	0.24 159	0.15 139	0.24 157	0.15 137

GREAT-IGEV	0.36 189	0.46 200	0.33 185	0.43 230	0.30 210	0.43 235	0.30 214	0.45 203	0.30 198	0.42 199	0.30 209	0.43 230	0.30 208	0.30 198	0.30 209	0.30 205	0.43 231	0.30 207	0.43 232	0.30 210	0.43 226	0.30 210	0.30 207	0.30 210	0.43 230	0.30 211	0.43 229	0.30 211
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	0.36 189	0.50 213	0.30 178	0.40 216	0.29 202	0.40 216	0.29 207	0.35 171	0.30 198	0.47 211	0.30 209	0.35 188	0.32 213	0.29 192	0.34 219	0.33 218	0.59 265	0.31 211	0.39 211	0.29 202	0.37 190	0.38 232	0.29 197	0.31 212	0.58 269	0.28 187	0.51 255	0.29 204

GEStereo_RVC	0.36 189	0.23 133	0.18 129	0.23 155	0.18 158	0.23 157	0.19 161	0.22 127	0.19 151	0.24 138	0.20 161	0.24 160	0.18 159	0.18 146	0.18 154	0.21 161	0.25 166	0.18 159	0.22 145	0.18 157	0.23 154	0.18 160	0.19 157	0.20 161	0.23 153	0.20 161	4.43 399	0.19 159

DMCA	0.36 189	0.38 174	0.37 191	0.35 190	0.35 226	0.35 189	0.36 229	0.35 171	0.36 223	0.36 169	0.37 234	0.36 195	0.36 227	0.36 216	0.35 221	0.37 227	0.36 193	0.36 225	0.36 190	0.36 229	0.36 188	0.35 222	0.36 226	0.36 228	0.37 194	0.36 227	0.36 191	0.36 229

NBS	0.37 194	0.38 174	0.38 193	0.38 201	0.39 241	0.37 199	0.36 229	0.37 177	0.37 225	0.37 171	0.35 224	0.37 197	0.39 241	0.37 218	0.38 230	0.39 238	0.38 199	0.36 225	0.37 194	0.36 229	0.38 193	0.37 228	0.39 240	0.37 234	0.38 197	0.35 223	0.38 196	0.39 241

LACA_dic	0.37 194	1.72 321	1.69 350	0.13 78	0.12 119	0.15 105	0.12 119	1.69 330	0.16 132	0.17 115	0.19 160	0.13 77	0.12 121	1.70 362	0.13 126	0.13 126	0.16 123	0.12 122	0.14 95	0.14 134	0.13 78	0.12 121	0.12 113	0.12 116	0.14 95	0.12 118	0.13 78	0.12 114

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 194	0.64 235	0.59 252	0.38 201	0.31 214	0.38 204	0.31 217	0.65 243	0.32 206	0.38 174	0.32 216	0.38 202	0.32 213	0.32 202	0.32 215	0.32 214	0.38 199	0.32 215	0.39 211	0.32 216	0.39 204	0.32 216	0.32 211	0.32 214	0.39 208	0.32 216	0.39 208	0.32 217

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 194	0.65 237	0.60 254	0.38 201	0.31 214	0.38 204	0.31 217	0.65 243	0.32 206	0.37 171	0.32 216	0.37 197	0.32 213	0.32 202	0.32 215	0.32 214	0.38 199	0.32 215	0.38 199	0.32 216	0.38 193	0.32 216	0.32 211	0.32 214	0.38 197	0.32 216	0.38 196	0.32 217

DDF-Stereo	0.37 194	0.57 226	0.50 232	0.40 216	0.32 218	0.40 216	0.32 220	0.53 227	0.32 206	0.39 179	0.32 216	0.39 208	0.32 213	0.32 202	0.32 215	0.32 214	0.40 216	0.32 215	0.40 214	0.32 216	0.40 211	0.32 216	0.32 211	0.32 214	0.40 211	0.32 216	0.40 211	0.32 217

XPNet_ROB	0.37 194	0.37 172	0.37 191	0.37 197	0.37 232	0.37 199	0.37 235	0.37 177	0.37 225	0.37 171	0.37 234	0.37 197	0.37 229	0.37 218	0.37 228	0.37 227	0.37 196	0.37 231	0.37 194	0.37 232	0.37 190	0.37 228	0.37 230	0.37 234	0.37 194	0.37 233	0.37 194	0.37 232

GIP-stereo	0.38 200	0.56 223	0.40 198	0.45 238	0.33 221	0.44 237	0.35 223	0.49 217	0.33 212	0.43 202	0.32 216	0.42 226	0.31 210	0.33 206	0.33 218	0.34 219	0.40 216	0.32 215	0.40 214	0.32 216	0.43 226	0.38 232	0.33 216	0.32 214	0.43 230	0.32 216	0.42 227	0.34 223

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 200	1.06 274	0.54 241	0.59 271	0.27 183	0.46 239	0.27 182	0.46 204	0.27 180	0.46 208	0.27 186	0.46 234	0.26 182	0.27 181	0.27 187	0.26 175	0.46 235	0.26 181	0.45 235	0.30 210	0.46 230	0.27 182	0.27 180	0.27 185	0.46 234	0.27 183	0.45 232	0.26 181

CES	0.38 200	0.34 166	0.44 210	0.43 230	0.33 221	0.37 199	0.44 256	0.37 177	0.38 227	0.45 205	0.35 224	0.35 188	0.41 244	0.45 243	0.36 225	0.36 224	0.36 193	0.45 255	0.43 232	0.35 225	0.34 179	0.46 255	0.36 226	0.36 228	0.42 229	0.34 222	0.35 187	0.38 235

PML	0.39 203	0.56 223	0.29 172	0.55 265	0.28 188	0.56 267	0.28 190	0.51 224	0.28 186	0.50 217	0.28 191	0.51 255	0.28 188	0.29 192	0.28 192	0.29 200	0.56 263	0.29 200	0.57 270	0.28 189	0.56 262	0.28 190	0.28 186	0.29 204	0.56 266	0.28 187	0.56 264	0.28 189

CR-RVC	0.40 204	1.89 326	1.85 358	0.15 111	0.13 127	0.17 123	0.14 130	1.84 336	0.14 126	0.20 124	0.14 131	0.13 77	0.13 130	1.86 371	0.14 133	0.14 133	0.13 76	0.13 128	0.13 76	0.13 130	0.13 78	0.14 134	0.13 127	0.19 159	0.18 131	0.13 128	0.13 78	0.21 165

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 204	2.14 341	1.91 366	0.20 139	0.18 158	0.19 135	0.17 147	2.23 353	0.19 151	0.24 138	0.21 164	0.19 137	0.21 166	0.20 152	0.18 154	0.20 157	0.20 140	0.18 159	0.20 139	0.19 162	0.19 136	0.17 149	0.18 154	0.17 143	0.20 139	0.20 161	0.21 143	0.19 159

CR-Stereo	0.41 206	1.91 329	1.92 367	0.17 129	0.14 133	0.17 123	0.13 126	1.89 339	0.19 151	0.19 121	0.14 131	0.13 77	0.13 130	1.85 369	0.13 126	0.14 133	0.16 123	0.13 128	0.14 95	0.14 134	0.13 78	0.16 144	0.15 134	0.13 131	0.15 107	0.14 131	0.18 131	0.13 127

quiztm	0.41 206	0.45 196	0.40 198	0.44 233	0.39 241	0.45 238	0.39 245	0.44 202	0.40 236	0.45 205	0.39 245	0.45 233	0.39 241	0.39 230	0.40 244	0.39 238	0.45 234	0.40 242	0.45 235	0.39 243	0.44 228	0.39 241	0.39 240	0.39 243	0.44 232	0.39 243	0.44 231	0.39 241

GASTEREO	0.41 206	0.54 217	0.44 210	0.48 249	0.35 226	0.48 251	0.35 223	0.53 227	0.35 218	0.46 208	0.35 224	0.46 234	0.35 222	0.35 211	0.35 221	0.35 222	0.47 239	0.35 223	0.47 241	0.35 225	0.47 234	0.38 232	0.35 221	0.35 225	0.48 245	0.35 223	0.47 237	0.35 224

GwcNet-ADL	0.41 206	0.41 181	0.41 201	0.41 223	0.41 245	0.41 220	0.41 247	0.41 194	0.41 240	0.41 188	0.41 248	0.41 221	0.41 244	0.41 232	0.41 247	0.41 241	0.41 220	0.41 245	0.41 219	0.41 246	0.41 212	0.41 246	0.41 244	0.41 246	0.41 216	0.41 246	0.41 215	0.41 246

PSMNet-ADL	0.41 206	0.41 181	0.41 201	0.41 223	0.41 245	0.41 220	0.41 247	0.41 194	0.41 240	0.41 188	0.41 248	0.41 221	0.41 244	0.41 232	0.41 247	0.41 241	0.41 220	0.41 245	0.41 219	0.41 246	0.41 212	0.41 246	0.41 244	0.41 246	0.41 216	0.41 246	0.41 215	0.41 246

GANet-ADL	0.41 206	0.41 181	0.41 201	0.41 223	0.41 245	0.41 220	0.41 247	0.41 194	0.41 240	0.41 188	0.41 248	0.41 221	0.41 244	0.41 232	0.41 247	0.41 241	0.41 220	0.41 245	0.41 219	0.41 246	0.41 212	0.41 246	0.41 244	0.41 246	0.41 216	0.41 246	0.41 215	0.41 246

ADLNet	0.41 206	0.41 181	0.41 201	0.41 223	0.41 245	0.41 220	0.41 247	0.41 194	0.41 240	0.41 188	0.41 248	0.41 221	0.41 244	0.41 232	0.41 247	0.41 241	0.41 220	0.41 245	0.41 219	0.41 246	0.41 212	0.41 246	0.41 244	0.41 246	0.41 216	0.41 246	0.41 215	0.41 246

GEAStereo	0.42 213	0.55 219	0.44 210	0.48 249	0.35 226	0.48 251	0.35 223	0.54 229	0.35 218	0.47 211	0.36 228	0.47 239	0.41 244	0.38 221	0.38 230	0.38 230	0.51 254	0.36 225	0.51 259	0.38 236	0.48 241	0.35 222	0.35 221	0.36 228	0.52 257	0.37 233	0.48 243	0.36 229

GSStereo	0.42 213	0.56 223	0.44 210	0.48 249	0.36 231	0.48 251	0.36 229	0.54 229	0.36 223	0.47 211	0.36 228	0.47 239	0.36 227	0.36 216	0.35 221	0.36 224	0.48 244	0.36 225	0.48 248	0.36 229	0.48 241	0.36 227	0.36 226	0.36 228	0.48 245	0.36 227	0.48 243	0.35 224

gasm-f	0.42 213	0.55 219	0.44 210	0.48 249	0.35 226	0.48 251	0.35 223	0.54 229	0.35 218	0.47 211	0.36 228	0.47 239	0.41 244	0.38 221	0.38 230	0.38 230	0.51 254	0.36 225	0.51 259	0.38 236	0.48 241	0.35 222	0.35 221	0.36 228	0.52 257	0.37 233	0.48 243	0.36 229

DEFOM-Stereo	0.43 216	1.60 315	1.47 340	0.30 179	0.28 188	0.31 182	0.28 190	1.65 329	0.25 170	0.29 154	0.26 182	0.30 180	0.29 200	0.27 181	0.26 183	0.26 175	0.30 179	0.29 200	0.30 180	0.26 182	0.29 174	0.29 206	0.27 180	0.26 180	0.30 178	0.29 206	0.30 178	0.29 204

GES	0.43 216	0.41 181	0.31 181	0.35 190	0.30 210	0.47 245	0.28 190	0.33 160	0.28 186	0.35 162	0.29 201	2.95 380	0.38 232	0.35 211	0.30 209	0.34 219	0.34 184	0.30 207	0.33 181	0.30 210	0.35 183	0.30 210	0.33 216	0.33 219	0.33 181	0.31 214	0.33 181	0.29 204

MSCF	0.44 218	0.60 232	0.47 218	0.50 257	0.40 243	0.50 258	0.38 238	0.57 237	0.38 227	0.48 215	0.38 237	0.48 247	0.38 232	0.38 221	0.38 230	0.38 230	0.49 249	0.38 234	0.49 252	0.39 243	0.50 249	0.38 232	0.38 234	0.38 236	0.49 250	0.38 237	0.49 251	0.38 235

LG-Stereo_L1	0.44 218	0.58 229	0.49 231	0.51 260	0.38 236	0.51 260	0.38 238	0.56 235	0.38 227	0.50 217	0.38 237	0.50 252	0.38 232	0.38 221	0.38 230	0.38 230	0.52 256	0.38 234	0.52 262	0.38 236	0.51 251	0.38 232	0.38 234	0.38 236	0.52 257	0.38 237	0.51 255	0.40 244

FCDSN-DC	0.44 218	0.31 161	0.35 187	0.34 186	0.28 188	0.35 189	0.30 214	0.32 159	0.25 170	1.32 304	0.24 176	1.00 313	0.32 213	0.35 211	0.34 219	0.30 205	0.72 284	0.37 231	0.48 248	0.32 216	0.53 257	0.49 271	0.23 169	0.29 204	0.50 251	0.42 251	0.61 272	0.71 307
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	0.45 221	0.57 226	0.45 216	0.54 262	0.37 232	0.53 264	0.37 235	0.56 235	0.40 236	0.53 223	0.38 237	0.53 259	0.37 229	0.37 218	0.37 228	0.37 227	0.55 259	0.38 234	0.53 264	0.37 232	0.53 257	0.37 228	0.37 230	0.39 243	0.54 262	0.37 233	0.54 261	0.37 232

WAO-7	0.46 222	0.38 174	0.38 193	0.38 201	0.38 236	0.38 204	0.38 238	0.38 182	0.38 227	2.57 369	0.38 237	0.38 202	0.38 232	0.38 221	0.38 230	0.38 230	0.38 199	0.38 234	0.38 199	0.38 236	0.38 193	0.38 232	0.38 234	0.38 236	0.38 197	0.38 237	0.38 196	0.38 235

Venus	0.46 222	0.38 174	0.40 198	0.38 201	0.38 236	0.39 213	0.38 238	0.38 182	0.38 227	2.71 371	0.38 237	0.38 202	0.38 232	0.38 221	0.38 230	0.38 230	0.38 199	0.38 234	0.38 199	0.38 236	0.38 193	0.38 232	0.38 234	0.38 236	0.38 197	0.38 237	0.39 208	0.38 235

HanzoNet	0.47 224	0.39 179	0.38 193	0.38 201	0.38 236	0.38 204	0.38 238	0.40 192	0.38 227	2.63 370	0.38 237	0.38 202	0.38 232	0.38 221	0.38 230	0.39 238	0.38 199	0.38 234	0.38 199	0.42 251	0.38 193	0.39 241	0.39 240	0.38 236	0.38 197	0.38 237	0.38 196	0.39 241

IMH	0.47 224	0.40 180	0.39 197	0.38 201	0.38 236	0.38 204	0.38 238	0.38 182	0.40 236	2.79 373	0.38 237	0.38 202	0.38 232	0.38 221	0.38 230	0.38 230	0.39 212	0.38 234	0.38 199	0.40 245	0.38 193	0.38 232	0.38 234	0.38 236	0.38 197	0.38 237	0.38 196	0.38 235

LL-Strereo2	0.47 224	2.60 355	0.51 237	0.38 201	0.28 188	0.37 199	0.28 190	0.55 233	0.35 218	0.44 204	0.34 223	0.44 232	0.34 220	0.34 207	0.36 225	0.36 224	0.47 239	0.36 225	0.47 241	0.35 225	0.47 234	0.35 222	0.35 221	0.35 225	0.46 234	0.35 223	0.47 237	0.35 224

DN	0.50 227	0.59 231	0.44 210	0.59 271	0.44 254	0.59 271	0.44 256	0.57 237	0.44 248	0.57 227	0.44 255	0.57 265	0.44 253	0.44 241	0.44 255	0.44 249	0.59 265	0.44 254	0.59 271	0.44 255	0.59 266	0.44 254	0.44 252	0.44 254	0.59 271	0.44 255	0.59 267	0.44 253

GMOStereo	0.50 227	0.44 194	2.38 377	0.40 216	0.34 223	0.42 229	0.36 229	1.96 344	0.34 213	0.41 188	0.36 228	0.42 226	0.35 222	0.34 207	0.38 230	0.31 210	0.39 212	0.34 219	0.40 214	0.33 222	0.39 204	0.33 219	0.33 216	0.34 221	0.40 211	0.36 227	0.40 211	0.32 217

error version	0.50 227	0.44 194	2.38 377	0.40 216	0.34 223	0.42 229	0.36 229	1.96 344	0.34 213	0.41 188	0.36 228	0.42 226	0.35 222	0.34 207	0.38 230	0.31 210	0.39 212	0.34 219	0.40 214	0.33 222	0.39 204	0.33 219	0.33 216	0.34 221	0.40 211	0.36 227	0.40 211	0.32 217

SANet	0.50 227	0.50 213	0.50 232	0.50 257	0.50 275	0.50 258	0.50 275	0.50 221	0.50 270	0.50 217	0.50 274	0.50 252	0.50 273	0.50 262	0.50 276	0.50 272	0.50 252	0.50 275	0.50 256	0.50 276	0.50 249	0.50 277	0.50 270	0.50 272	0.50 251	0.50 276	0.50 253	0.50 270

PDISCO_ROB	0.50 227	0.15 82	0.11 65	0.16 123	3.16 392	0.13 76	0.12 119	0.14 64	0.12 110	0.15 96	0.11 81	2.55 378	0.11 85	2.20 376	0.13 126	0.12 116	0.16 123	0.10 60	0.14 95	0.12 121	0.15 110	0.12 121	0.12 113	0.12 116	0.15 107	0.10 61	2.75 380	0.09 58

otaku	0.52 232	0.46 200	0.48 225	0.46 240	0.46 256	0.46 239	0.46 258	0.46 204	0.47 258	1.88 329	0.46 258	0.46 234	0.46 258	0.46 245	0.46 258	0.46 252	0.47 239	0.46 256	0.46 237	0.46 258	0.47 234	0.46 255	0.46 254	0.46 257	0.47 240	0.46 257	0.46 233	0.47 259

HaxPig	0.52 232	0.48 209	0.47 218	0.47 245	0.47 260	0.47 245	0.47 263	0.47 210	0.47 258	1.80 326	0.47 263	0.47 239	0.47 262	0.47 249	0.47 263	0.47 259	0.47 239	0.47 264	0.47 241	0.47 264	0.47 234	0.47 264	0.47 260	0.47 261	0.47 240	0.47 265	0.47 237	0.47 259

UNDER WATER	0.52 232	0.47 206	0.47 218	0.47 245	0.47 260	0.47 245	0.47 263	0.47 210	0.47 258	1.90 330	0.47 263	0.47 239	0.47 262	0.47 249	0.47 263	0.47 259	0.46 235	0.47 264	0.47 241	0.47 264	0.46 230	0.47 264	0.47 260	0.48 266	0.47 240	0.47 265	0.47 237	0.47 259

Dean	0.52 232	0.46 200	0.48 225	0.46 240	0.46 256	0.46 239	0.46 258	0.46 204	0.46 252	1.90 330	0.46 258	0.47 239	0.46 258	0.46 245	0.46 258	0.46 252	0.48 244	0.46 256	0.46 237	0.46 258	0.46 230	0.46 255	0.46 254	0.46 257	0.46 234	0.46 257	0.46 233	0.46 255

Ntro	0.53 236	0.47 206	0.50 232	0.46 240	0.48 266	0.47 245	0.47 263	0.46 204	0.46 252	2.05 343	0.47 263	0.47 239	0.49 271	0.47 249	0.47 263	0.46 252	0.48 244	0.46 256	0.49 252	0.46 258	0.47 234	0.46 255	0.46 254	0.47 261	0.46 234	0.46 257	0.47 237	0.47 259

RainbowNet	0.53 236	0.48 209	0.48 225	0.48 249	0.48 266	0.48 251	0.48 268	0.48 213	0.48 263	1.92 332	0.48 269	0.48 247	0.48 266	0.48 255	0.48 269	0.48 263	0.48 244	0.48 268	0.48 248	0.48 268	0.48 241	0.48 267	0.48 264	0.48 266	0.48 245	0.48 269	0.48 243	0.48 266

LVE	0.53 236	0.47 206	0.48 225	0.47 245	0.47 260	0.47 245	0.47 263	0.48 213	0.47 258	1.96 337	0.47 263	0.47 239	0.47 262	0.47 249	0.47 263	0.47 259	0.47 239	0.47 264	0.47 241	0.47 264	0.47 234	0.47 264	0.47 260	0.47 261	0.47 240	0.47 265	0.47 237	0.47 259

ACVNet_1	0.53 236	0.46 200	0.48 225	0.47 245	0.47 260	0.46 239	0.48 268	0.48 213	0.48 263	2.07 345	0.47 263	0.48 247	0.48 266	0.47 249	0.47 263	0.46 252	0.49 249	0.47 264	0.47 241	0.47 264	0.48 241	0.46 255	0.46 254	0.48 266	0.47 240	0.47 265	0.48 243	0.47 259

ACVNet-4b	0.53 236	0.46 200	0.47 218	0.46 240	0.46 256	0.46 239	0.46 258	0.46 204	0.46 252	2.17 348	0.46 258	0.46 234	0.47 262	0.46 245	0.46 258	0.46 252	0.46 235	0.46 256	0.46 237	0.46 258	0.46 230	0.46 255	0.46 254	0.47 261	0.46 234	0.46 257	0.46 233	0.46 255

AIO-test2	0.54 241	0.65 237	0.55 244	0.60 274	0.50 275	0.60 273	0.49 271	0.65 243	0.48 263	0.60 231	0.49 272	0.59 267	0.50 273	0.50 262	0.49 273	0.49 268	0.60 268	0.50 275	0.60 274	0.49 273	0.60 268	0.49 271	0.50 270	0.51 274	0.60 274	0.48 269	0.60 269	0.50 270

AIO-test1	0.54 241	0.64 235	0.54 241	0.60 274	0.49 271	0.61 275	0.49 271	0.64 242	0.49 268	0.59 229	0.48 269	0.60 269	0.50 273	0.48 255	0.48 269	0.48 263	0.60 268	0.48 268	0.60 274	0.48 268	0.60 268	0.49 271	0.49 267	0.49 270	0.59 271	0.49 273	0.60 269	0.49 267

notaker	0.54 241	0.48 209	0.48 225	0.48 249	0.48 266	0.48 251	0.49 271	0.48 213	0.48 263	1.95 336	0.48 269	0.48 247	0.48 266	0.48 255	0.48 269	0.48 263	0.48 244	0.48 268	0.48 248	0.48 268	0.49 247	0.48 267	0.48 264	0.49 270	0.48 245	0.48 269	0.48 243	0.49 267

FSD	0.55 244	0.55 219	0.42 207	0.54 262	0.42 250	0.55 266	0.43 254	0.54 229	0.42 245	0.59 229	0.42 253	0.54 261	0.44 253	0.43 239	0.42 253	0.42 246	0.55 259	0.42 251	2.46 374	0.44 255	0.55 260	0.43 252	0.42 248	0.44 254	0.55 263	0.43 254	0.55 262	0.53 276

ACVNet_2	0.55 244	0.49 212	0.50 232	0.49 255	0.49 271	0.49 257	0.49 271	0.49 217	0.49 268	2.14 347	0.49 272	0.50 252	0.49 271	0.49 259	0.49 273	0.49 268	0.50 252	0.49 274	0.50 256	0.49 273	0.49 247	0.49 271	0.49 267	0.50 272	0.50 251	0.49 273	0.50 253	0.49 267

CFNet	0.55 244	0.25 145	0.18 129	0.25 165	0.18 158	0.25 169	0.18 160	0.25 141	0.18 149	0.25 144	0.18 157	0.25 165	0.18 159	0.18 146	0.18 154	0.18 153	0.25 166	0.18 159	0.25 166	0.18 157	5.31 411	4.36 411	0.18 154	0.18 157	0.25 167	0.18 158	0.25 166	0.18 158

PSMNet_ROB	0.55 244	0.55 219	0.56 247	0.56 266	0.55 279	0.56 267	0.55 279	0.55 233	0.55 274	0.55 224	0.55 279	0.55 262	0.55 281	0.55 265	0.56 281	0.55 276	0.55 259	0.55 281	0.55 267	0.55 279	0.55 260	0.55 280	0.55 275	0.55 280	0.55 263	0.55 281	0.55 262	0.55 277

PointNet	0.56 248	0.69 241	0.47 218	0.69 283	0.47 260	0.69 281	0.47 263	0.70 252	0.47 258	0.69 237	0.47 263	0.69 279	0.48 266	0.47 249	0.47 263	0.47 259	0.70 279	0.48 268	0.70 282	0.48 268	0.69 278	0.48 267	0.47 260	0.48 266	0.70 282	0.48 269	0.69 278	0.47 259

IER	0.56 248	2.72 358	2.20 371	0.38 201	0.29 202	0.38 204	0.27 182	2.77 369	0.27 180	0.38 174	0.28 191	0.37 197	0.25 176	0.26 173	0.25 178	0.26 175	0.38 199	0.29 200	0.38 199	0.25 178	0.39 204	0.25 175	0.29 197	0.29 204	0.40 211	0.25 176	0.38 196	0.25 175

GeoAtt-L (ZS)	0.57 250	0.73 246	0.50 232	0.70 289	0.48 266	0.70 284	0.46 258	0.74 260	0.46 252	0.69 237	0.46 258	0.69 279	0.46 258	0.48 255	0.46 258	0.48 263	0.71 282	0.46 256	0.70 282	0.46 258	0.70 281	0.46 255	0.48 264	0.47 261	0.70 282	0.46 257	0.70 281	0.46 255

LG-Stereo	0.57 250	0.58 229	0.43 208	0.54 262	0.65 290	0.95 305	0.69 304	0.69 248	0.38 227	0.52 221	0.37 234	0.53 259	0.37 229	0.68 293	0.73 309	0.72 305	0.70 279	0.37 231	0.54 266	0.37 232	0.54 259	0.37 228	0.37 230	0.56 281	0.95 306	0.59 286	0.84 295	0.37 232

CASS	0.58 252	0.89 259	0.55 244	0.56 266	0.55 279	0.60 273	0.57 285	0.57 237	0.56 276	0.55 224	0.56 280	0.56 263	0.50 273	0.63 277	0.56 281	0.56 279	0.62 271	0.62 290	0.59 271	0.56 281	0.56 262	0.48 267	0.60 282	0.56 281	0.57 268	0.60 288	0.57 266	0.59 282
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 253	0.29 157	0.22 144	0.27 174	5.05 414	0.30 180	0.21 167	0.28 150	0.21 157	0.27 152	0.21 164	0.27 175	0.20 161	0.21 157	0.21 165	0.21 161	0.27 175	0.21 167	0.27 174	0.21 167	0.27 170	0.23 173	0.21 161	0.21 165	0.27 174	0.21 165	5.06 407	0.22 168

LMCR-Stereo	0.61 254	0.61 233	0.61 259	0.61 277	0.61 286	0.67 280	0.61 290	0.61 240	0.61 283	0.61 232	0.61 287	0.61 270	0.61 288	0.61 273	0.61 288	0.61 283	0.61 270	0.61 289	0.61 276	0.61 287	0.61 270	0.61 287	0.61 283	0.61 290	0.61 276	0.61 289	0.61 272	0.61 288

AANet_RVC	0.61 254	0.31 161	5.05 397	0.31 181	0.19 162	0.24 161	0.20 163	5.86 393	0.20 154	0.24 138	0.18 157	0.25 165	0.20 161	0.23 165	0.21 165	0.18 153	0.37 196	0.18 159	0.24 159	0.19 162	0.25 161	0.19 163	0.19 157	0.19 159	0.24 159	0.15 139	0.24 157	0.20 161

iRaftStereo_RVC	0.62 256	1.76 324	2.24 373	0.52 261	0.37 232	0.53 264	0.38 238	2.51 364	0.38 227	0.51 220	0.38 237	0.51 255	0.38 232	0.38 221	0.38 230	0.38 230	0.52 256	0.38 234	0.52 262	0.38 236	0.52 254	0.38 232	0.38 234	0.38 236	0.52 257	0.39 243	0.52 258	0.38 235

DNS	0.64 257	2.00 331	1.58 342	0.59 271	0.42 250	0.59 271	0.42 252	1.99 348	0.42 245	0.57 227	0.42 253	0.57 265	0.42 252	0.42 238	0.42 253	0.42 246	0.59 265	0.42 251	0.59 271	0.42 251	0.59 266	0.42 251	0.42 248	0.42 252	0.59 271	0.42 251	0.59 267	0.42 251

ARAFT	0.64 257	0.74 249	0.62 262	0.70 289	0.56 281	0.72 287	0.55 279	0.72 258	0.54 273	0.73 245	0.56 280	0.72 286	0.56 283	0.56 267	0.62 289	0.63 285	0.73 285	0.53 280	0.73 287	0.54 278	0.72 283	0.65 290	0.62 284	0.56 281	0.72 286	0.54 279	0.72 284	0.57 279

test_1	0.65 259	4.37 375	2.38 377	0.40 216	0.34 223	0.42 229	0.36 229	1.96 344	0.34 213	0.41 188	0.36 228	0.42 226	0.35 222	0.34 207	0.38 230	0.31 210	0.39 212	0.34 219	0.40 214	0.33 222	0.39 204	0.33 219	0.33 216	0.34 221	0.40 211	0.36 227	0.40 211	0.32 217

zero-FE	0.66 260	0.80 253	0.56 247	0.79 294	0.58 283	0.82 292	0.55 279	0.76 262	0.56 276	0.75 247	0.58 284	0.75 290	0.59 286	0.57 268	0.56 281	0.55 276	0.79 289	0.55 281	0.78 293	0.55 279	0.85 292	0.58 282	0.55 275	0.57 285	0.80 292	0.57 283	0.80 289	0.57 279

HH	0.66 260	2.13 336	0.47 218	0.37 197	0.29 202	0.36 195	0.27 182	0.49 217	0.44 248	0.78 248	0.68 299	0.67 275	0.90 318	0.62 274	0.90 317	0.53 274	0.88 297	0.48 268	0.37 194	0.29 202	0.63 273	0.66 293	0.66 288	0.51 274	1.06 323	0.61 289	1.08 322	0.60 284

HanStereo	0.66 260	2.13 336	0.47 218	0.37 197	0.29 202	0.36 195	0.27 182	0.49 217	0.44 248	0.78 248	0.68 299	0.67 275	0.90 318	0.62 274	0.90 317	0.53 274	0.88 297	0.48 268	0.37 194	0.29 202	0.63 273	0.66 293	0.66 288	0.51 274	1.06 323	0.61 289	1.08 322	0.60 284

DSFCA	0.66 260	0.73 246	0.74 273	0.68 282	0.65 290	0.64 277	0.65 295	0.65 243	0.65 285	0.66 235	0.65 290	0.65 272	0.64 289	0.65 280	0.65 292	0.65 287	0.65 273	0.65 293	0.65 278	0.65 290	0.65 276	0.65 290	0.65 287	0.65 293	0.66 278	0.66 293	0.65 275	0.65 290

STTRV1_RVC	0.66 260	1.59 313	0.52 240	0.69 283	0.61 286	0.66 279	0.43 254	0.88 270	0.45 251	0.71 243	0.62 288	0.69 279	0.45 257	0.62 274	0.40 244	0.44 249	0.80 291	0.59 286	0.76 292	0.63 288	0.80 286	0.46 255	0.64 285	0.61 290	0.72 286	0.54 279	0.80 289	0.60 284

4D-IteraStereo	0.67 265	3.40 364	1.05 309	0.71 291	0.83 313	0.47 245	0.27 182	0.47 210	0.27 180	0.35 162	0.26 182	0.68 278	0.84 314	0.41 232	0.54 278	0.89 314	0.74 287	0.88 318	0.73 287	0.87 318	0.42 223	0.27 182	0.28 186	0.28 190	0.36 190	0.28 187	0.68 277	0.90 317

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 265	0.74 249	0.60 254	0.79 294	0.61 286	0.76 288	0.57 285	0.71 256	0.56 276	0.71 243	0.54 278	0.72 286	0.66 292	0.65 280	0.65 292	0.64 286	0.74 287	0.64 292	0.74 289	0.63 288	0.73 284	0.65 290	0.64 285	0.64 292	0.74 288	0.61 289	0.73 285	0.64 289

Occ-G	0.68 267	0.54 217	3.16 386	0.57 270	0.45 255	0.52 263	0.40 246	3.44 376	0.46 252	0.52 221	0.45 257	0.51 255	0.44 253	0.44 241	0.40 244	0.45 251	0.55 259	0.41 245	0.53 264	0.43 253	0.52 254	0.40 244	0.44 252	0.45 256	0.55 263	0.44 255	0.53 260	0.44 253

mm2	0.69 268	0.69 241	0.69 266	0.69 283	0.69 300	0.69 281	0.69 304	0.69 248	0.69 297	0.69 237	0.69 302	0.69 279	0.69 302	0.69 295	0.69 305	0.69 299	0.69 277	0.69 304	0.69 280	0.69 302	0.69 278	0.69 304	0.69 302	0.69 306	0.69 280	0.69 304	0.69 278	0.69 302

mm1	0.69 268	0.69 241	0.69 266	0.69 283	0.69 300	0.69 281	0.69 304	0.69 248	0.69 297	0.69 237	0.69 302	0.69 279	0.69 302	0.69 295	0.69 305	0.69 299	0.69 277	0.69 304	0.69 280	0.69 302	0.69 278	0.69 304	0.69 302	0.69 306	0.69 280	0.69 304	0.69 278	0.69 302

TorneroNet-64	0.69 268	0.65 237	0.30 178	0.27 174	0.47 260	0.28 178	0.35 223	0.34 167	0.80 304	7.93 416	0.29 201	0.30 180	0.31 210	0.81 305	0.28 192	0.27 184	0.29 178	0.28 187	0.85 299	0.83 316	0.62 272	0.28 190	0.30 207	0.28 190	0.52 257	0.29 206	0.29 177	0.27 185

DDUNet	0.69 268	0.84 257	0.59 252	0.84 300	0.59 284	0.87 298	0.57 285	0.84 267	0.59 282	0.82 255	0.58 284	0.85 299	0.57 284	0.59 272	0.59 285	0.57 280	0.87 296	0.59 286	0.85 299	0.59 286	0.85 292	0.59 285	0.59 280	0.59 286	0.87 297	0.59 286	0.84 295	0.59 282

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 272	0.67 240	0.67 265	0.92 302	0.92 317	0.91 300	0.76 311	0.67 247	0.67 293	0.66 235	0.67 295	0.67 275	0.67 298	0.67 288	0.67 299	0.68 298	0.66 274	0.67 298	0.68 279	0.67 297	0.68 277	0.68 301	0.68 299	0.68 304	0.67 279	0.68 302	0.67 276	0.67 296

UDG	0.70 272	0.87 258	0.56 247	0.87 301	0.59 284	0.84 295	0.59 288	0.85 268	0.57 279	0.84 257	0.59 286	0.84 298	0.60 287	0.58 269	0.60 286	0.59 281	0.85 295	0.59 286	0.87 301	0.58 283	0.87 294	0.60 286	0.57 279	0.59 286	0.87 297	0.58 285	0.86 298	0.60 284

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 272	6.91 389	0.46 217	0.46 240	0.46 256	0.46 239	0.46 258	0.46 204	0.46 252	0.46 208	0.46 258	0.46 234	0.46 258	0.46 245	0.46 258	0.46 252	0.46 235	0.46 256	0.46 237	0.46 258	0.47 234	0.46 255	0.46 254	0.46 257	0.46 234	0.46 257	0.46 233	0.46 255

HCRNet	0.71 275	6.06 387	3.15 385	0.50 257	0.22 167	0.21 146	0.15 138	3.04 371	0.34 213	0.43 202	0.33 222	0.43 230	0.33 219	0.15 112	0.14 133	0.14 133	0.21 144	0.17 146	0.47 241	0.20 164	0.21 143	0.16 144	0.32 211	0.33 219	0.50 251	0.33 221	0.49 251	0.28 189

AFF-stereo	0.71 275	0.73 246	0.65 264	0.82 298	0.63 289	0.83 293	0.63 292	0.73 259	0.65 285	0.82 255	0.73 307	0.74 289	0.64 289	0.63 277	0.62 289	0.62 284	0.73 285	0.63 291	0.74 289	0.72 307	0.80 286	0.58 282	0.70 305	0.71 309	0.79 290	0.69 304	0.78 287	0.72 308

DMCA-RVC	0.71 275	0.72 244	0.72 268	0.71 291	0.70 303	0.70 284	0.70 309	0.70 252	0.71 299	0.70 242	0.71 305	0.71 285	0.70 304	0.70 297	0.71 307	0.70 302	0.70 279	0.71 308	0.70 282	0.71 305	0.70 281	0.70 306	0.71 307	0.71 309	0.70 282	0.72 309	0.71 282	0.70 305

PA-Net	0.71 275	0.62 234	0.55 244	0.69 283	0.71 304	0.70 284	0.69 304	0.69 248	0.74 302	0.73 245	0.75 308	0.59 267	0.72 307	0.82 306	0.79 312	0.83 311	0.67 276	0.76 311	0.81 297	0.67 297	0.61 270	0.76 310	0.68 299	0.65 293	0.82 295	0.76 312	0.71 282	0.69 302
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 279	0.57 226	0.57 250	0.56 266	0.92 317	1.07 323	0.63 292	1.03 291	0.82 308	0.49 216	0.77 309	0.69 279	0.54 280	0.58 269	0.54 278	0.86 313	1.06 318	0.72 309	1.06 321	0.79 310	0.58 265	0.87 316	0.59 280	0.46 257	0.76 289	0.46 257	1.05 319	0.97 324

AEACV	0.74 279	0.52 215	3.10 382	0.60 274	0.48 266	0.56 267	0.48 268	3.02 370	0.83 309	0.61 232	0.62 288	0.72 286	0.50 273	0.49 259	0.49 273	0.48 263	0.58 264	0.50 275	0.55 267	0.48 268	0.56 262	0.50 277	0.50 270	0.51 274	0.58 269	0.51 278	0.60 269	0.51 273

MyStereo04	0.76 281	4.78 381	0.62 262	0.63 280	0.54 278	0.65 278	0.56 283	0.61 240	0.58 280	0.61 232	0.56 280	0.63 271	0.57 284	0.63 277	0.60 286	0.60 282	0.64 272	0.56 284	0.63 277	0.58 283	0.63 273	0.62 289	0.55 275	0.60 288	0.63 277	0.57 283	0.64 274	0.58 281

RSM++	0.77 282	0.91 260	0.72 268	0.83 299	0.71 304	0.83 293	0.72 310	0.81 266	0.71 299	0.81 254	0.71 305	0.81 297	0.71 306	0.71 299	0.71 307	0.70 302	0.83 294	0.72 309	0.83 298	0.81 315	0.83 290	0.72 309	0.71 307	0.71 309	0.88 299	0.71 307	0.83 294	0.70 305

test-3	0.78 283	4.38 376	1.80 356	0.62 278	0.49 271	0.62 276	0.50 275	1.86 337	0.64 284	0.69 237	0.52 276	0.66 273	0.38 232	0.58 269	0.57 284	0.46 252	0.66 274	0.46 256	0.50 256	0.44 255	0.48 241	0.58 282	0.54 274	0.60 288	0.70 282	0.46 257	0.48 243	0.50 270

WQFJA1++	0.80 284	1.24 290	0.73 271	0.97 310	0.65 290	0.97 307	0.65 295	0.97 279	0.65 285	0.94 266	0.66 291	0.94 305	0.65 291	0.66 283	0.65 292	0.66 288	0.98 305	0.66 295	0.98 309	0.66 292	0.98 303	0.66 293	0.66 288	0.66 295	0.98 308	0.66 293	0.98 306	0.66 291

NLMM	0.80 284	1.26 296	0.75 277	0.98 312	0.66 293	0.97 307	0.66 297	0.97 279	0.66 288	0.94 266	0.66 291	0.96 312	0.66 292	0.66 283	0.68 303	0.67 293	0.99 307	0.68 303	0.98 309	0.66 292	0.99 304	0.66 293	0.66 288	0.66 295	1.00 314	0.66 293	0.99 307	0.66 291

AdaDepth	0.80 284	0.95 265	1.02 302	0.95 307	0.67 298	0.95 305	0.67 301	0.94 276	0.67 293	0.92 261	0.67 295	0.94 305	0.67 298	0.67 288	0.67 299	0.67 293	0.95 302	0.67 298	0.95 308	0.67 297	0.96 302	0.68 301	0.67 294	0.67 299	0.96 307	0.67 297	0.95 305	0.67 296

CroCo-Stereo	0.80 284	2.51 350	0.41 201	1.27 339	0.41 245	1.27 338	0.41 247	1.27 312	0.41 240	1.27 300	0.41 248	1.27 336	0.41 244	0.41 232	0.41 247	0.41 241	1.28 337	0.41 245	1.27 335	0.41 246	1.27 337	0.41 246	0.42 248	0.41 246	1.27 339	0.41 246	1.27 338	0.41 246
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	0.80 284	0.80 253	0.80 283	0.80 296	0.80 310	0.80 290	0.80 314	0.80 264	0.80 304	0.80 252	0.80 312	0.80 295	0.80 310	0.80 303	0.80 313	0.80 309	0.80 291	0.80 314	0.80 295	0.80 313	0.80 286	0.80 312	0.80 313	0.80 313	0.80 292	0.80 314	0.80 289	0.80 312

CSAN	0.80 284	0.80 253	0.80 283	0.80 296	0.80 310	0.80 290	0.80 314	0.80 264	0.80 304	0.80 252	0.80 312	0.80 295	0.80 310	0.80 303	0.80 313	0.80 309	0.80 291	0.80 314	0.80 295	0.80 313	0.80 286	0.80 312	0.80 313	0.80 313	0.80 292	0.80 314	0.80 289	0.80 312

WQFJX1	0.81 290	1.27 298	0.74 273	0.98 312	0.67 298	0.98 309	0.67 301	0.97 279	0.67 293	0.94 266	0.67 295	0.95 308	0.66 292	0.66 283	0.66 295	0.67 293	0.99 307	0.67 298	0.98 309	0.68 301	0.99 304	0.66 293	0.66 288	0.66 295	0.99 309	0.66 293	1.00 309	0.66 291

WQFJX	0.81 290	1.27 298	0.74 273	0.99 314	0.66 293	0.99 311	0.66 297	0.99 285	0.66 288	0.95 271	0.66 291	0.95 308	0.67 298	0.67 288	0.66 295	0.66 288	0.99 307	0.66 295	1.00 313	0.66 292	0.99 304	0.67 299	0.68 299	0.67 299	0.99 309	0.67 297	0.99 307	0.67 296

NLMM1	0.81 290	1.26 296	0.74 273	1.00 316	0.66 293	0.99 311	0.67 301	0.98 282	0.66 288	0.94 266	0.67 295	0.94 305	0.66 292	0.66 283	0.66 295	0.66 288	1.00 311	0.67 298	1.00 313	0.66 292	0.99 304	0.71 307	0.73 310	0.67 299	0.99 309	0.67 297	1.00 309	0.66 291

NLSM3	0.81 290	1.27 298	0.75 277	0.99 314	0.66 293	0.99 311	0.66 297	0.98 282	0.67 293	0.95 271	0.66 291	0.95 308	0.66 292	0.67 288	0.67 299	0.66 288	0.99 307	0.66 295	0.99 312	0.66 292	0.99 304	0.67 299	0.66 288	0.66 295	0.99 309	0.67 297	1.00 309	0.67 296

gcap-zeroshot	0.81 290	1.03 272	0.84 287	0.93 305	0.85 314	0.84 295	0.62 291	1.21 308	0.53 272	0.79 250	0.84 315	0.77 291	0.70 304	0.84 308	0.67 299	0.74 306	1.18 331	0.52 279	0.91 302	0.79 310	0.84 291	0.61 287	0.83 315	0.69 306	0.93 305	0.82 316	0.85 297	0.66 291

WQFJA1	0.82 295	1.52 311	0.76 279	1.01 321	0.66 293	0.98 309	0.66 297	0.98 282	0.66 288	0.95 271	0.68 299	0.95 308	0.66 292	0.68 293	0.66 295	0.66 288	1.00 311	0.67 298	1.00 313	0.67 297	0.99 304	0.68 301	0.67 294	0.68 304	0.99 309	0.67 297	1.00 309	0.67 296

AIO-Stereo	0.82 295	1.06 274	0.73 271	0.97 310	0.74 306	1.06 322	0.60 289	1.04 294	0.90 312	1.00 274	1.01 330	0.78 292	0.85 316	0.74 301	0.62 289	0.67 293	1.12 321	0.55 281	0.70 282	0.65 290	0.93 299	0.66 293	0.67 294	0.67 299	0.82 295	0.74 310	0.92 299	0.83 314

G-Net	0.82 295	1.77 325	0.78 281	0.78 293	0.78 308	0.78 289	0.78 312	0.78 263	0.79 303	0.79 250	0.78 310	0.78 292	0.78 309	0.78 302	0.78 311	0.78 307	0.79 289	0.79 312	0.79 294	0.79 310	0.79 285	0.79 311	0.79 312	0.79 312	0.79 290	0.79 313	0.79 288	0.79 311

ktn	0.84 298	1.15 279	0.54 241	1.16 333	1.26 355	0.51 260	0.53 278	0.51 224	0.66 288	4.54 399	0.51 275	0.52 258	0.52 279	0.66 283	0.51 277	0.51 273	1.37 343	1.17 347	0.49 252	0.51 277	1.23 333	0.51 279	0.67 294	0.51 274	0.51 255	0.68 302	0.51 255	0.51 273

KSHMR	0.85 299	0.72 244	0.51 237	0.49 255	0.49 271	0.51 260	1.07 339	0.50 221	0.48 263	6.04 411	0.52 276	0.66 273	0.98 324	0.49 259	0.77 310	0.49 268	1.17 328	0.51 278	0.49 252	1.06 337	0.51 251	0.49 271	0.49 267	0.51 274	1.04 321	0.49 273	0.81 293	0.72 308

CroCo-Stereo Lap2	0.85 299	2.86 361	0.43 208	1.33 342	0.43 253	1.31 339	0.42 252	1.32 313	0.42 245	1.31 302	0.44 255	1.32 338	0.44 253	0.43 239	0.44 255	0.43 248	1.35 338	0.43 253	1.32 339	0.43 253	1.31 339	0.43 252	0.43 251	0.42 252	1.31 341	0.42 251	1.31 339	0.43 252

MLG-Stereo	0.87 301	1.33 306	0.93 291	0.62 278	1.00 321	1.16 328	0.55 279	0.86 269	0.83 309	1.19 293	0.40 246	1.30 337	0.81 312	0.65 280	0.45 257	1.01 331	1.17 328	0.46 256	1.29 338	0.58 283	1.05 316	0.90 320	0.73 310	0.87 318	0.60 274	1.01 330	1.13 326	0.51 273

DGTPSM_ROB	0.92 302	0.93 264	0.91 289	0.93 305	0.91 316	0.92 301	0.93 321	0.92 273	0.92 313	0.92 261	0.91 317	0.91 301	0.93 321	0.91 309	0.92 321	0.92 321	0.92 300	0.92 319	0.92 303	0.90 319	0.91 295	0.92 321	0.93 319	0.94 325	0.92 303	0.91 319	0.92 299	0.97 324

pmcnn	0.92 302	0.92 261	0.92 290	0.92 302	0.92 317	0.92 301	0.92 318	0.92 273	0.92 313	0.92 261	0.92 319	0.92 304	0.92 320	0.92 312	0.92 321	0.92 321	0.92 300	0.92 319	0.92 303	0.92 323	0.92 297	0.92 321	0.92 318	0.92 323	0.92 303	0.92 320	0.92 299	0.92 321

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 304	0.77 252	0.82 285	1.16 333	0.75 307	0.99 311	0.92 318	0.91 271	0.99 319	0.94 266	0.91 317	1.15 325	0.88 317	0.92 312	1.00 326	0.67 293	0.98 305	1.00 327	0.75 291	0.91 320	1.18 326	0.87 316	0.89 317	0.90 319	1.08 326	1.07 337	0.74 286	0.89 316

HSM-Net_RVC	0.93 304	1.09 277	0.79 282	1.10 326	0.78 308	1.09 324	0.79 313	1.16 302	0.80 304	1.14 285	0.79 311	1.17 328	0.77 308	0.73 300	0.83 315	0.78 307	1.19 332	0.79 312	1.18 330	0.72 307	1.19 328	0.80 312	0.72 309	0.80 313	1.18 334	0.74 310	1.14 327	0.73 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 304	8.54 402	0.41 201	0.56 266	0.37 232	0.56 267	0.37 235	0.50 221	0.40 236	0.56 226	5.24 415	0.56 263	0.34 220	0.40 231	0.41 247	0.34 219	0.53 258	0.40 242	0.56 269	0.38 236	0.52 254	0.40 244	0.40 243	0.41 246	0.56 266	0.40 245	0.56 264	0.40 244

DPSimNet_ROB	0.93 304	1.04 273	0.83 286	1.05 324	0.82 312	1.04 320	0.83 317	1.03 291	0.89 311	1.03 280	0.84 315	1.03 319	0.84 314	0.83 307	0.84 316	0.83 311	1.14 323	0.84 316	1.12 326	0.84 317	1.04 315	0.88 318	0.83 315	0.84 317	1.07 325	0.83 317	1.15 328	0.88 315

DPSM_ROB	0.93 304	0.92 261	0.94 292	0.96 308	1.02 327	0.92 301	0.98 323	0.95 277	0.92 313	0.92 261	0.92 319	0.91 301	0.97 322	0.92 312	0.91 319	0.91 318	0.96 303	0.94 322	0.93 306	0.91 320	0.93 299	0.92 321	0.93 319	0.91 321	0.91 301	0.99 323	0.92 299	0.91 318

DPSM	0.93 304	0.92 261	0.94 292	0.96 308	1.02 327	0.92 301	0.98 323	0.95 277	0.92 313	0.92 261	0.92 319	0.91 301	0.97 322	0.92 312	0.91 319	0.91 318	0.96 303	0.94 322	0.93 306	0.91 320	0.93 299	0.92 321	0.93 319	0.91 321	0.91 301	0.99 323	0.92 299	0.91 318

LGCAT	1.00 310	1.00 266	1.00 296	1.00 316	1.00 321	1.00 315	1.00 328	1.00 286	1.00 320	1.00 274	1.00 326	1.00 313	1.00 326	1.00 320	1.00 326	1.00 325	1.00 311	1.00 327	1.00 313	1.00 327	1.00 310	1.00 327	1.00 325	1.00 329	1.00 314	1.00 326	1.00 309	1.00 326

GANet	1.00 310	1.00 266	1.00 296	1.00 316	1.00 321	1.00 315	1.00 328	1.00 286	1.00 320	1.00 274	1.00 326	1.00 313	1.00 326	1.00 320	1.00 326	1.00 325	1.00 311	1.00 327	1.00 313	1.00 327	1.00 310	1.00 327	1.00 325	1.00 329	1.00 314	1.00 326	1.00 309	1.00 326

TDLM	1.00 310	1.00 266	1.00 296	1.00 316	1.00 321	1.00 315	1.00 328	1.00 286	1.00 320	1.00 274	1.00 326	1.00 313	1.00 326	1.00 320	1.00 326	1.00 325	1.00 311	1.00 327	1.00 313	1.00 327	1.00 310	1.00 327	1.00 325	1.00 329	1.00 314	1.00 326	1.00 309	1.00 326

CVANet_RVC	1.00 310	1.00 266	1.00 296	1.00 316	1.00 321	1.00 315	1.00 328	1.00 286	1.00 320	1.00 274	1.00 326	1.00 313	1.00 326	1.00 320	1.00 326	1.00 325	1.00 311	1.00 327	1.00 313	1.00 327	1.00 310	1.00 327	1.00 325	1.00 329	1.00 314	1.00 326	1.00 309	1.00 326

ccs_rob	1.00 310	10.06 410	0.31 181	0.44 233	0.31 214	0.43 235	0.31 217	0.43 200	0.32 206	0.45 205	0.32 216	1.20 332	0.31 210	7.02 415	0.31 213	0.31 210	0.44 233	0.31 211	0.44 234	0.32 216	0.44 228	0.31 213	0.32 211	0.32 214	0.44 232	0.32 216	0.43 229	0.31 215

trnet	1.01 315	1.01 270	1.01 301	1.01 321	1.01 326	1.01 319	1.01 332	1.01 290	1.01 324	1.01 279	1.01 330	1.01 318	1.01 333	1.01 324	1.01 332	1.01 331	1.01 317	1.01 332	1.01 320	1.01 331	1.01 314	1.01 331	1.01 330	1.01 333	1.01 319	1.01 330	1.01 318	1.01 331

CFNet_pseudo	1.01 315	9.78 408	0.29 172	0.38 201	0.28 188	0.38 204	0.28 190	0.38 182	0.28 186	0.39 179	0.28 191	0.39 208	0.28 188	9.50 416	0.29 203	0.28 187	0.38 199	0.28 187	0.38 199	0.28 189	0.38 193	0.28 190	0.28 186	0.28 190	0.38 197	0.28 187	0.38 196	0.28 189

pcwnet_v2	1.01 315	9.73 407	0.28 167	0.38 201	0.28 188	0.38 204	0.28 190	0.38 182	0.28 186	0.38 174	0.28 191	0.39 208	0.28 188	9.61 417	0.28 192	0.28 187	0.38 199	0.28 187	0.38 199	0.28 189	0.38 193	0.28 190	0.29 197	0.28 190	0.38 197	0.28 187	0.38 196	0.28 189

FlowAnything	1.02 318	2.51 350	0.58 251	1.60 351	0.56 281	1.61 350	0.56 283	1.60 326	0.55 274	1.61 322	0.56 280	1.61 349	0.55 281	0.55 265	0.55 280	0.55 276	1.61 351	0.56 284	1.61 348	0.56 281	1.62 349	0.55 280	0.56 278	0.56 281	1.62 352	0.56 282	1.62 350	0.56 278

WAO-8	1.02 318	1.50 310	1.49 341	0.40 216	0.40 243	1.56 349	0.98 323	1.55 324	0.58 280	4.18 395	0.40 246	0.79 294	0.48 266	0.91 309	0.39 243	0.99 324	0.71 282	0.70 307	0.51 259	0.77 309	1.07 318	0.82 315	0.69 302	0.96 327	1.01 319	1.30 357	1.10 324	1.38 362

UCFNet_RVC	1.03 320	10.10 411	0.28 167	0.38 201	0.28 188	0.39 213	0.28 190	0.38 182	0.28 186	0.39 179	0.28 191	0.39 208	0.29 200	9.62 418	0.28 192	0.28 187	0.38 199	0.28 187	0.38 199	0.28 189	0.39 204	0.28 190	0.29 197	0.28 190	0.39 208	0.28 187	0.38 196	0.29 204

GLC_STEREO	1.05 321	1.01 270	1.02 302	1.02 323	1.02 327	1.05 321	1.06 336	1.05 295	1.05 326	1.04 282	1.05 336	1.05 320	1.04 335	1.06 330	1.05 334	1.06 337	1.06 318	1.05 336	1.06 321	1.05 336	1.06 317	1.06 336	1.04 333	1.05 336	1.04 321	1.05 333	1.06 320	1.06 335

FC-DCNN	1.10 322	0.81 256	0.77 280	0.63 280	0.42 250	0.86 297	0.64 294	0.91 271	0.96 317	1.11 283	0.80 312	1.07 321	0.81 312	0.67 288	1.75 373	1.30 356	1.41 345	0.85 317	1.28 337	0.71 305	2.12 366	1.32 356	0.52 273	0.81 316	1.64 353	1.40 365	2.39 373	1.75 376

RP	1.14 323	1.16 281	1.15 319	1.17 335	1.10 341	1.16 328	1.15 343	1.10 297	1.16 336	1.15 286	1.08 338	1.16 326	1.15 346	1.15 341	1.14 344	1.16 344	1.16 326	1.10 338	1.10 323	1.10 340	1.16 322	1.11 340	1.10 338	1.19 352	1.14 330	1.19 349	1.07 321	1.10 338

Abc-Net	1.14 323	1.16 281	1.18 324	1.10 326	1.10 341	1.16 328	1.18 347	1.16 302	1.13 333	1.11 283	1.16 345	1.16 326	1.12 343	1.10 332	1.17 348	1.16 344	1.16 326	1.10 338	1.16 327	1.14 346	1.17 324	1.16 343	1.11 340	1.09 343	1.10 327	1.10 340	1.16 329	1.17 346
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	1.15 325	1.90 328	1.10 313	1.37 344	0.94 320	1.36 340	0.98 323	1.48 321	0.98 318	1.37 309	0.98 324	1.37 342	0.98 324	0.95 316	0.94 323	0.95 323	1.37 343	0.95 324	1.38 341	0.95 324	1.38 343	0.95 326	0.95 322	0.95 326	1.37 344	0.95 322	1.37 345	0.95 323

TorneroNet	1.15 325	1.10 278	0.51 237	0.69 283	0.51 277	1.10 325	0.50 275	0.51 224	0.51 271	13.92 418	1.17 349	0.49 251	0.51 278	0.54 264	0.48 269	0.49 268	0.49 249	0.65 293	0.70 282	0.49 273	0.51 251	0.49 271	0.67 294	1.36 360	0.51 255	0.50 276	0.52 258	1.23 353

RGC	1.15 325	1.16 281	1.17 323	1.15 331	1.11 343	1.21 334	1.21 356	1.10 297	1.15 334	1.16 289	1.11 341	1.17 328	1.09 339	1.14 340	1.11 341	1.16 344	1.19 332	1.11 341	1.10 323	1.15 348	1.11 319	1.19 347	1.16 345	1.12 346	1.17 332	1.10 340	1.16 329	1.17 346

NCC-stereo	1.15 325	1.17 285	1.12 318	1.10 326	1.15 344	1.14 326	1.15 343	1.15 300	1.12 332	1.17 292	1.17 349	1.11 323	1.17 350	1.11 335	1.10 339	1.16 344	1.12 321	1.11 341	1.16 327	1.13 345	1.23 333	1.16 343	1.19 349	1.11 344	1.18 334	1.17 346	1.17 332	1.13 344

edge stereo	1.15 325	1.18 286	1.11 316	1.12 329	1.17 348	1.17 333	1.17 345	1.16 302	1.18 340	1.16 289	1.17 349	1.17 328	1.13 344	1.11 335	1.11 341	1.12 341	1.17 328	1.17 347	1.11 325	1.17 349	1.17 324	1.17 345	1.18 347	1.14 348	1.11 328	1.18 347	1.12 325	1.11 340

Nwc_Net	1.15 325	1.15 279	1.15 319	1.09 325	1.19 351	1.16 328	1.17 345	1.15 300	1.16 336	1.16 289	1.16 345	1.08 322	1.16 347	1.11 335	1.15 346	1.18 348	1.11 320	1.10 338	1.16 327	1.17 349	1.16 322	1.13 342	1.18 347	1.20 353	1.11 328	1.15 344	1.16 329	1.20 349

qqai	1.17 331	1.27 298	1.10 313	1.26 338	1.09 340	1.23 335	1.11 340	1.26 311	1.11 331	1.26 299	1.08 338	1.25 335	1.11 342	1.11 335	1.10 339	1.09 338	1.27 336	1.11 341	1.27 335	1.11 342	1.27 337	1.10 339	1.10 338	1.11 344	1.27 339	1.10 340	1.24 336	1.11 340

stereogan	1.17 331	1.19 288	1.15 319	1.15 331	1.15 344	1.15 327	1.19 348	1.19 306	1.15 334	1.15 286	1.16 345	1.19 331	1.19 351	1.19 343	1.19 349	1.19 349	1.15 324	1.19 350	1.19 331	1.19 353	1.15 321	1.19 347	1.15 343	1.15 349	1.16 331	1.15 344	1.19 333	1.20 349

TestStereo_HL3	1.20 333	0.41 181	10.53 415	0.44 233	0.28 188	0.41 220	0.28 190	13.40 416	0.30 198	0.41 188	0.28 191	0.40 216	0.28 188	0.28 187	0.28 192	0.28 187	0.42 225	0.28 187	0.41 219	0.28 189	0.41 212	0.28 190	0.28 186	0.28 190	0.41 216	0.28 187	0.41 215	0.28 189

TestStereo-Hl	1.20 333	0.41 181	10.60 416	0.44 233	0.28 188	0.41 220	0.28 190	13.37 415	0.30 198	0.41 188	0.28 191	0.40 216	0.28 188	0.28 187	0.28 192	0.28 187	0.42 225	0.28 187	0.41 219	0.28 189	0.41 212	0.28 190	0.28 186	0.28 190	0.41 216	0.28 187	0.41 215	0.28 189

TestStereo_HL2	1.22 335	0.41 181	10.61 417	0.44 233	0.28 188	0.41 220	0.28 190	13.91 418	0.30 198	0.41 188	0.29 201	0.40 216	0.28 188	0.29 192	0.28 192	0.28 187	0.42 225	0.28 187	0.41 219	0.28 189	0.41 212	0.28 190	0.28 186	0.28 190	0.41 216	0.28 187	0.41 215	0.28 189

MCSU-Stereo	1.22 335	8.85 404	7.17 410	0.42 227	0.29 202	0.41 220	0.29 207	8.80 413	0.30 198	0.42 199	0.29 201	0.40 216	0.29 200	0.30 198	0.29 203	0.29 200	0.41 220	0.29 200	0.41 219	0.29 202	0.41 212	0.29 206	0.29 197	0.29 204	0.41 216	0.29 206	0.41 215	0.30 211

MM-Stereo_test3	1.22 335	1.60 315	1.19 328	1.48 348	1.02 327	1.48 347	0.99 327	1.54 323	1.03 325	1.41 311	1.03 332	1.44 346	1.00 326	1.04 327	1.04 333	1.02 333	1.42 346	1.04 334	1.48 346	1.01 331	1.48 346	1.03 332	1.06 336	1.04 334	1.53 350	1.04 332	1.49 346	1.04 333

FAT-Stereo	1.22 335	1.23 289	1.19 328	1.21 337	1.24 354	1.24 337	1.19 348	1.25 310	1.24 343	1.25 298	1.19 352	1.20 332	1.24 355	1.20 344	1.21 352	1.25 355	1.22 334	1.21 353	1.25 334	1.23 356	1.22 331	1.19 347	1.19 349	1.24 356	1.25 337	1.20 350	1.19 333	1.25 355

S-Stereo	1.22 335	1.18 286	1.19 328	1.20 336	1.23 353	1.23 335	1.19 348	1.19 306	1.18 340	1.27 300	1.20 353	1.20 332	1.20 352	1.23 346	1.22 354	1.23 354	1.23 335	1.23 355	1.20 332	1.25 357	1.20 329	1.22 355	1.25 354	1.24 356	1.20 336	1.22 356	1.26 337	1.24 354

testmc14	1.23 340	8.86 406	7.15 409	0.43 230	0.30 210	0.41 220	0.29 207	9.05 414	0.34 213	0.42 199	0.30 209	0.41 221	0.29 200	0.32 202	0.30 209	0.29 200	0.42 225	0.30 207	0.42 228	0.30 210	0.41 212	0.30 210	0.30 207	0.29 204	0.41 216	0.29 206	0.41 215	0.29 204

GGDA	1.23 340	0.41 181	11.21 418	0.45 238	0.28 188	0.42 229	0.28 190	13.66 417	0.30 198	0.41 188	0.29 201	0.40 216	0.29 200	0.28 187	0.29 203	0.29 200	0.43 231	0.28 187	0.41 219	0.28 189	0.41 212	0.28 190	0.29 197	0.28 190	0.41 216	0.28 187	0.41 215	0.28 189

L400	1.24 342	1.31 304	0.99 295	1.38 345	0.90 315	1.41 345	0.93 321	1.34 314	4.17 407	1.31 302	0.92 319	1.37 342	1.00 326	0.98 317	0.94 323	1.00 325	1.35 338	0.92 319	1.39 342	0.97 325	1.39 344	0.89 319	1.00 325	0.93 324	1.39 345	0.92 320	1.36 342	0.91 318

L500	1.24 342	1.29 303	0.97 294	1.28 340	1.02 327	1.40 344	0.92 318	1.34 314	4.11 404	1.35 307	0.93 323	1.37 342	1.01 333	0.91 309	1.00 326	1.03 334	1.42 346	0.95 324	1.42 345	0.99 326	1.42 345	0.93 325	0.98 324	0.90 319	1.39 345	0.90 318	1.36 342	0.93 322

SPS-STEREO	1.25 344	1.47 309	1.06 311	1.54 349	1.08 337	1.52 348	1.20 354	1.44 319	1.06 328	1.49 317	1.10 340	1.41 345	1.10 341	0.98 317	1.08 338	1.12 341	1.47 348	1.04 334	1.53 347	1.14 346	1.52 347	1.07 337	1.02 331	1.05 336	1.48 348	1.07 337	1.55 347	1.11 340
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
L4000	1.37 345	1.53 312	1.16 322	1.55 350	1.17 348	1.67 352	1.14 342	1.48 321	3.12 386	1.43 313	1.04 333	1.61 349	1.14 345	1.10 332	1.05 334	1.09 338	1.54 349	1.16 346	1.72 354	1.10 340	1.57 348	1.18 346	1.15 343	1.04 334	1.51 349	1.05 333	1.55 347	1.10 338

RASNet	1.39 346	1.37 307	1.35 332	1.38 345	1.40 359	1.39 343	1.77 374	1.36 316	1.74 365	1.36 308	1.36 358	1.36 341	1.36 359	1.36 349	1.35 356	1.41 364	1.36 341	1.36 362	1.36 340	1.35 360	1.36 341	1.35 360	1.36 358	1.35 359	1.36 343	1.35 360	1.36 342	1.35 358

HNOStereo	1.42 347	1.73 322	1.00 296	1.68 354	1.04 334	1.86 353	1.20 354	1.55 324	3.73 396	1.61 322	1.12 342	1.62 353	1.00 326	1.03 326	1.20 350	1.00 325	1.73 354	0.99 326	1.68 352	1.03 333	1.73 351	1.03 332	1.19 349	1.08 342	1.64 353	1.20 350	1.72 351	1.03 332

FETCStereo	1.45 348	1.64 318	1.18 324	1.67 353	1.03 332	1.90 355	1.01 332	1.73 333	4.26 410	1.57 318	1.04 333	1.54 347	1.06 336	1.06 330	0.98 325	1.04 335	1.74 355	1.20 351	1.66 350	1.17 349	1.73 351	1.20 351	1.11 340	0.96 327	1.73 356	1.05 333	1.77 353	1.11 340

FETStereo	1.46 349	1.73 322	1.04 307	1.70 356	1.03 332	1.96 356	1.19 348	1.60 326	4.25 409	1.60 321	0.99 325	1.61 349	1.06 336	1.11 335	1.15 346	1.20 350	1.68 353	1.03 333	1.71 353	1.03 333	1.75 353	1.05 334	1.02 331	1.12 346	1.72 355	1.20 350	1.76 352	1.05 334

CGFBStereo	1.46 349	1.70 319	1.02 302	1.68 354	1.08 337	2.01 362	1.04 334	1.63 328	4.13 405	1.58 319	1.04 333	1.57 348	1.09 339	1.04 327	1.05 334	1.21 352	1.65 352	1.13 344	1.66 350	1.12 343	1.86 354	1.19 347	1.05 334	1.06 338	1.75 357	1.20 350	1.83 354	1.00 326

HBP-ISP	1.47 351	1.07 276	1.03 306	1.30 341	1.08 337	1.36 340	1.06 336	1.44 319	1.25 345	1.97 338	1.51 364	1.65 354	1.58 365	0.98 317	1.58 365	1.68 371	1.98 361	1.32 356	2.02 361	1.28 358	2.95 380	1.89 381	0.97 323	1.06 338	1.26 338	0.99 323	1.94 357	1.43 365

PS-NSSS	1.48 352	4.46 378	1.35 332	1.35 343	1.35 358	1.41 345	1.34 358	1.36 316	1.35 348	1.40 310	1.35 357	1.33 339	1.35 358	1.37 350	1.40 359	1.35 357	1.35 338	1.35 360	1.39 342	1.44 366	1.35 340	1.34 359	1.35 357	1.38 364	1.35 342	1.33 359	1.34 340	1.38 362

CC-Net-ROB	1.51 353	4.40 377	1.69 350	1.39 347	1.40 359	1.37 342	1.40 364	1.36 316	1.39 349	1.41 311	1.36 358	1.35 340	1.38 361	1.39 352	1.39 357	1.36 358	1.36 341	1.35 360	1.39 342	1.39 362	1.37 342	1.36 361	1.41 362	1.48 366	1.39 345	1.42 366	1.35 341	1.35 358

GANetREF_RVC	1.52 354	2.01 333	1.21 331	1.98 361	1.21 352	1.98 359	1.21 356	1.98 347	1.21 342	1.99 340	1.21 354	1.98 361	1.21 354	1.02 325	1.21 352	1.21 352	1.99 362	1.21 353	1.99 360	1.21 354	1.99 360	1.21 352	1.21 352	1.21 354	1.99 362	1.21 354	1.99 360	1.21 351
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	1.60 355	2.69 357	1.46 338	1.99 362	1.31 356	1.99 361	1.36 359	1.99 348	1.31 346	1.84 327	1.32 356	1.89 355	1.31 356	1.32 348	1.30 355	1.36 358	1.94 357	1.33 359	1.93 356	1.30 359	1.92 357	1.33 357	1.31 355	1.31 358	1.94 359	1.31 358	1.93 356	1.31 357

R-Stereo Train	1.62 356	2.01 333	1.41 336	1.97 358	1.40 359	1.96 356	1.39 361	1.93 341	1.39 349	1.92 332	1.38 360	1.94 358	1.39 362	1.40 353	1.45 360	1.38 360	1.96 359	1.37 363	1.97 357	1.39 362	1.98 358	1.41 363	1.40 360	1.37 362	1.97 360	1.38 362	1.96 358	1.37 360

RAFT-Stereo	1.62 356	2.01 333	1.41 336	1.97 358	1.40 359	1.96 356	1.39 361	1.93 341	1.39 349	1.92 332	1.38 360	1.94 358	1.39 362	1.40 353	1.45 360	1.38 360	1.96 359	1.37 363	1.97 357	1.39 362	1.98 358	1.41 363	1.40 360	1.37 362	1.97 360	1.38 362	1.96 358	1.37 360
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 356	1.60 315	1.59 343	1.61 352	1.69 368	1.66 351	1.61 366	1.70 332	1.65 362	1.62 324	1.60 367	1.61 349	1.60 366	1.60 356	1.59 366	1.62 369	1.60 350	1.63 370	1.62 349	1.68 373	1.70 350	1.60 366	1.64 369	1.60 368	1.61 351	1.60 368	1.60 349	1.59 368

MonStereo	1.66 359	2.63 356	1.46 338	1.99 362	1.41 363	2.03 363	1.39 361	2.04 351	1.43 352	1.94 335	1.40 362	1.92 357	1.37 360	1.38 351	1.39 357	1.39 362	1.99 362	1.38 365	2.04 362	1.41 365	2.02 362	1.37 362	1.39 359	1.38 364	1.99 362	1.38 362	2.01 362	1.39 364

MoCha-V2	1.75 360	27.02 426	0.72 268	0.92 302	0.69 300	0.89 299	0.69 304	0.92 273	0.71 299	0.87 258	0.69 302	0.88 300	0.68 301	0.70 297	0.68 303	0.69 299	0.90 299	0.69 304	0.92 303	0.69 302	0.92 297	0.71 307	0.70 305	0.67 299	0.88 299	0.71 307	0.92 299	0.68 301

MFMNet_re	1.77 361	1.89 326	1.72 352	1.88 357	1.69 368	1.89 354	1.67 370	1.91 340	1.70 363	1.87 328	1.67 371	1.89 355	1.68 371	1.67 360	1.67 371	1.70 372	1.88 356	1.68 372	1.88 355	1.67 371	1.89 355	1.68 372	1.70 371	1.71 373	1.87 358	1.68 376	1.87 355	1.68 373

CEFStereo	1.78 362	2.15 342	1.35 332	2.21 365	1.34 357	2.27 365	1.38 360	1.87 338	4.24 408	2.05 343	1.49 363	2.02 362	1.31 356	1.31 347	1.51 362	1.39 362	2.14 364	1.32 356	2.11 363	1.36 361	2.15 367	1.33 357	1.33 356	1.36 360	2.11 365	1.37 361	2.17 365	1.30 356

derf	1.84 363	1.93 330	1.73 353	1.97 358	1.77 371	1.98 359	1.76 373	1.94 343	1.73 364	1.97 338	1.78 373	1.97 360	1.76 372	1.76 364	1.71 372	1.79 373	1.94 357	1.77 373	1.98 359	1.75 375	1.89 355	1.71 373	1.77 374	1.77 375	2.01 364	1.74 377	2.00 361	1.71 374

MM-Stereo_test1	1.85 364	3.50 366	1.61 344	2.12 364	1.47 364	2.14 364	1.47 365	2.33 360	1.53 356	2.12 346	1.54 365	2.19 364	1.53 364	1.54 355	1.53 363	1.53 365	2.20 365	1.54 366	2.24 364	1.57 367	2.21 369	1.49 365	1.59 364	1.49 367	2.15 369	1.52 367	2.15 364	1.54 367

plain	1.96 365	3.33 363	1.04 307	3.24 383	1.04 334	3.24 383	1.04 334	3.26 373	1.05 326	3.26 379	1.13 343	3.27 383	1.06 336	1.05 329	1.05 334	1.05 336	3.28 381	1.05 336	3.29 381	1.06 337	3.30 382	1.05 334	1.05 334	1.06 338	3.30 383	1.06 336	3.30 383	1.06 335

UDGNet	1.97 366	2.43 348	1.67 348	2.46 373	1.70 370	2.44 372	1.69 371	2.34 361	1.63 361	2.35 362	1.67 371	2.37 373	1.67 370	1.68 361	1.64 370	1.67 370	2.44 372	1.64 371	2.43 372	1.67 371	2.43 375	1.66 370	1.67 370	1.63 372	2.43 374	1.66 374	2.42 374	1.66 372

LG-G_1	1.99 367	2.56 353	1.63 346	2.54 376	1.62 366	2.55 377	1.61 366	2.51 364	1.61 358	2.50 366	1.62 369	2.50 375	1.61 367	1.61 357	1.61 367	1.61 366	2.55 376	1.61 367	2.55 377	1.61 368	2.55 377	1.61 367	1.61 365	1.61 369	2.55 377	1.61 369	2.54 376	1.61 369

LG-G	1.99 367	2.56 353	1.63 346	2.54 376	1.62 366	2.55 377	1.61 366	2.51 364	1.61 358	2.50 366	1.62 369	2.50 375	1.61 367	1.61 357	1.61 367	1.61 366	2.55 376	1.61 367	2.55 377	1.61 368	2.55 377	1.61 367	1.61 365	1.61 369	2.55 377	1.61 369	2.54 376	1.61 369

LGtest1	1.99 367	2.55 352	1.62 345	2.54 376	1.61 365	2.54 374	1.61 366	2.51 364	1.61 358	2.49 365	1.61 368	2.49 374	1.61 367	1.61 357	1.61 367	1.61 366	2.55 376	1.62 369	2.54 376	1.61 368	2.54 376	1.61 367	1.61 365	1.61 369	2.54 376	1.61 369	2.54 376	1.61 369

FBW_ROB	2.04 370	2.50 349	1.75 355	2.45 372	1.78 372	2.40 370	1.74 372	2.47 363	1.77 366	2.37 363	1.81 374	2.30 367	1.80 373	1.78 365	1.88 382	1.80 374	2.41 371	1.77 373	2.43 372	1.83 376	2.39 373	1.81 378	1.76 373	1.75 374	2.56 379	1.75 378	2.30 370	1.74 375

TRStereo	2.05 371	2.13 336	1.85 358	2.27 366	1.84 374	2.28 366	1.84 377	2.29 356	1.87 370	2.29 356	1.86 377	2.30 367	1.87 378	2.30 383	1.87 379	2.08 382	2.29 367	1.87 378	2.30 366	1.87 379	2.08 363	1.72 374	1.86 379	2.30 388	2.13 366	1.84 380	2.29 367	1.87 380

XX-Stereo	2.05 371	2.13 336	1.85 358	2.27 366	1.84 374	2.28 366	1.84 377	2.29 356	1.87 370	2.29 356	1.86 377	2.30 367	1.87 378	2.30 383	1.87 379	2.08 382	2.29 367	1.87 378	2.30 366	1.87 379	2.08 363	1.72 374	1.86 379	2.30 388	2.13 366	1.84 380	2.29 367	1.87 380

EAI-Stereo	2.05 371	2.13 336	1.85 358	2.27 366	1.84 374	2.28 366	1.84 377	2.29 356	1.87 370	2.29 356	1.86 377	2.30 367	1.87 378	2.30 383	1.87 379	2.08 382	2.29 367	1.87 378	2.30 366	1.87 379	2.08 363	1.72 374	1.86 379	2.30 388	2.13 366	1.84 380	2.29 367	1.87 380

AF-Net	2.06 374	25.73 425	1.18 324	1.12 329	1.16 347	1.16 328	1.19 348	1.10 297	1.17 339	1.15 286	1.14 344	1.11 323	1.16 347	1.16 342	1.14 344	1.11 340	1.15 324	1.13 344	1.21 333	1.17 349	1.11 319	1.21 352	1.17 346	1.17 350	1.17 332	1.11 343	1.20 335	1.13 344

UniTT-Stereo	2.12 375	3.66 368	1.10 313	3.48 386	1.15 344	3.57 387	1.11 340	3.44 376	1.16 336	3.52 381	1.16 345	3.50 384	1.16 347	1.10 332	1.13 343	1.15 343	3.61 383	1.17 347	3.64 382	1.12 343	3.58 385	1.12 341	1.12 342	1.17 350	3.53 386	1.18 347	3.52 386	1.18 348

HUF	2.22 376	2.33 344	2.24 373	2.35 370	2.07 381	2.45 373	2.11 385	2.42 362	2.13 377	2.19 349	2.15 384	2.10 363	2.09 383	2.27 381	2.04 384	2.08 382	2.44 372	2.12 385	2.38 371	2.18 386	2.29 371	2.22 385	2.12 386	2.12 383	2.52 375	2.10 386	2.22 366	2.15 387

AIO_test	2.22 376	2.36 347	2.10 369	2.47 374	2.15 382	2.54 374	2.06 384	2.27 354	2.09 376	2.29 356	2.13 383	2.30 367	2.09 383	2.25 379	2.15 386	1.95 380	2.52 375	2.08 383	2.32 369	2.21 388	2.20 368	2.26 387	2.05 385	2.06 381	2.40 373	2.16 388	2.52 375	2.05 386

RAStereo	2.24 378	3.70 369	1.18 324	3.73 390	1.18 350	3.69 389	1.19 348	3.73 379	1.24 343	3.72 384	1.21 354	3.76 388	1.20 352	1.20 344	1.20 350	1.20 350	3.74 388	1.20 351	3.75 388	1.21 354	3.77 389	1.21 352	1.21 352	1.21 354	3.82 390	1.21 354	3.82 390	1.21 351

AIO_rvc	2.25 379	2.35 346	2.10 369	2.47 374	2.17 383	2.54 374	2.15 386	2.32 359	2.21 378	2.29 356	2.28 386	2.33 372	2.09 383	2.26 380	2.14 385	2.08 382	2.49 374	2.09 384	2.53 375	2.14 385	2.34 372	2.23 386	2.14 387	2.18 384	2.19 370	2.15 387	2.35 372	2.22 388

NCCL2	2.27 380	2.27 343	2.28 376	2.27 366	2.28 387	2.28 366	2.28 388	2.27 354	2.28 380	2.28 353	2.28 386	2.29 366	2.28 387	2.28 382	2.29 388	2.28 389	2.28 366	2.28 389	2.27 365	2.28 390	2.28 370	2.28 389	2.28 389	2.28 386	2.28 371	2.28 390	2.11 363	2.28 391

STTStereo	2.30 381	2.34 345	2.26 375	2.37 371	2.23 384	2.40 370	2.35 389	2.20 352	2.33 381	2.28 353	2.31 388	2.19 364	2.37 388	2.20 376	2.31 389	2.23 388	2.38 370	2.25 388	2.33 370	2.27 389	2.39 373	2.27 388	2.31 390	2.29 387	2.37 372	2.32 391	2.34 371	2.26 390

DNSM	2.31 382	4.05 372	3.13 383	2.62 379	1.85 377	2.62 379	1.85 380	3.98 380	1.85 368	2.55 368	1.85 376	2.55 378	1.85 377	1.85 369	1.85 376	1.85 377	2.62 379	1.85 377	2.62 379	1.85 377	2.62 379	1.85 380	1.85 378	1.85 377	2.63 380	1.85 383	2.63 379	1.85 379

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 383	2.85 359	1.90 365	2.90 380	2.77 390	2.88 380	2.85 392	2.51 364	2.85 384	2.88 374	1.99 382	2.50 375	2.76 391	2.20 376	1.57 364	2.64 391	2.89 380	2.63 391	5.69 411	1.03 333	2.01 361	2.71 391	2.74 394	2.73 392	2.87 381	1.64 372	1.00 309	1.49 366
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)	2.52 384	3.41 365	1.05 309	3.29 384	1.05 336	3.29 386	1.06 336	3.30 375	1.06 328	3.31 380	1.06 337	4.97 406	2.72 390	2.72 387	2.71 391	2.70 392	6.57 413	2.19 386	5.08 408	1.08 339	3.36 383	1.07 337	1.07 337	1.07 341	3.35 385	1.07 337	3.36 385	1.07 337

sCroCo_RVC	2.76 385	4.00 371	1.82 357	4.00 394	1.83 373	3.98 395	1.82 375	3.99 382	1.81 367	4.14 392	2.76 390	4.13 397	1.82 375	1.83 366	1.83 374	1.82 375	4.01 393	1.82 376	3.98 391	1.86 378	4.00 394	1.82 379	1.83 376	1.84 376	4.02 396	1.81 379	4.00 394	1.83 378

NLSM1	2.82 386	3.85 370	2.57 380	3.19 382	2.46 388	3.28 385	2.38 390	3.29 374	2.42 382	3.20 378	2.64 389	3.14 381	2.62 389	2.46 386	2.44 390	2.51 390	3.31 382	2.53 390	3.17 380	2.47 391	3.27 381	2.33 390	2.65 391	2.61 391	3.22 382	2.55 392	3.31 384	2.39 392

sAnonymous2	2.87 387	4.16 373	1.89 363	4.26 399	1.87 378	4.23 398	1.92 381	4.17 383	1.94 374	4.16 393	1.92 380	4.20 398	1.92 381	1.96 372	1.86 377	1.87 378	4.25 397	1.90 381	4.23 397	1.91 382	4.26 397	1.93 382	1.89 382	1.90 378	4.07 398	1.91 384	5.09 410	1.93 384

CroCo_RVC	2.87 387	4.16 373	1.89 363	4.26 399	1.87 378	4.23 398	1.92 381	4.17 383	1.94 374	4.16 393	1.92 380	4.20 398	1.92 381	1.96 372	1.86 377	1.87 378	4.25 397	1.90 381	4.23 397	1.91 382	4.26 397	1.93 382	1.89 382	1.90 378	4.07 398	1.91 384	5.09 410	1.93 384

Anonymous3	3.36 389	4.93 383	2.20 371	4.92 406	2.23 384	4.90 406	2.23 387	4.89 389	2.24 379	4.95 405	2.21 385	4.91 405	2.21 386	2.18 375	2.22 387	2.22 387	4.86 404	2.20 387	4.90 404	2.20 387	4.96 407	2.21 384	2.21 388	2.21 385	6.30 412	2.21 389	4.90 403	2.23 389

StereoVision	3.44 390	10.12 412	1.68 349	5.44 411	2.26 386	5.87 411	1.97 383	5.17 392	1.31 346	5.80 409	1.56 366	5.62 411	1.84 376	1.97 374	1.91 383	1.84 376	4.98 406	1.32 356	5.60 409	1.71 374	5.35 412	1.73 377	1.97 384	1.96 380	5.40 409	1.65 373	5.08 408	1.76 377

NLCSM	3.61 391	5.05 385	3.36 391	4.13 396	3.31 398	3.91 391	3.26 398	3.98 380	3.24 389	4.08 391	3.06 393	3.95 393	3.25 398	3.25 392	3.10 395	3.17 398	4.20 396	3.08 393	4.16 395	3.24 398	4.26 397	3.46 399	3.14 396	3.19 395	4.02 396	3.24 397	4.21 398	3.17 396

DPSNet	3.67 392	3.61 367	3.62 392	3.64 387	3.61 402	3.64 388	3.65 402	3.64 378	3.67 394	3.67 383	3.65 400	3.68 386	3.69 406	3.69 400	3.69 407	3.68 404	3.70 385	3.70 403	3.69 387	3.69 404	3.71 388	3.69 401	3.67 402	3.69 404	3.68 389	3.67 401	3.68 388	3.67 398

MaDis-Stereo	3.69 393	10.19 413	2.01 368	6.09 412	2.01 380	5.94 412	1.82 375	6.14 397	1.85 368	6.59 412	1.82 375	6.01 412	1.81 374	1.83 366	1.83 374	2.02 381	5.87 410	1.79 375	5.93 412	2.06 384	4.63 403	1.67 371	1.84 377	2.08 382	5.90 410	1.66 374	6.34 413	1.87 380

Sa-1000	3.84 394	7.71 394	6.81 407	4.15 397	2.86 391	3.27 384	3.87 408	5.99 394	4.35 412	2.78 372	3.71 401	3.88 389	3.56 402	3.88 403	3.64 400	2.71 393	3.72 386	3.27 398	3.67 386	3.15 397	3.51 384	3.36 398	2.70 393	3.49 398	3.32 384	3.76 405	2.87 381	3.76 405

MLG-Stereo_test2	3.86 395	4.96 384	3.13 383	4.65 404	3.27 397	5.17 410	3.07 394	5.01 391	3.01 385	4.93 404	3.03 392	4.56 403	3.32 399	3.26 393	3.33 398	3.30 400	5.17 409	3.19 396	4.86 403	2.96 396	5.04 409	3.25 394	2.67 392	3.15 394	4.98 406	3.05 395	4.59 401	3.30 397

MLG-Stereo_test3	3.87 396	4.64 379	3.29 388	5.17 409	3.23 395	4.83 405	3.02 393	4.95 390	3.22 388	4.31 396	3.33 398	5.08 408	3.20 397	3.23 391	2.77 392	3.20 399	4.99 407	3.24 397	4.93 405	2.94 393	4.82 406	3.33 397	3.33 398	3.29 397	5.19 408	3.02 394	5.08 408	2.93 395

MLG-Stereo_test1	3.87 396	4.67 380	3.29 388	5.26 410	3.25 396	5.04 408	3.11 395	4.43 385	3.27 390	5.02 407	3.21 395	4.71 404	3.10 395	3.22 390	3.06 394	2.98 396	5.03 408	3.18 395	4.95 406	2.94 393	4.70 405	3.32 395	3.30 397	3.27 396	5.17 407	3.08 396	5.02 406	2.85 394

SA	3.93 398	7.22 390	4.74 394	4.15 397	3.88 408	3.70 390	4.02 411	6.67 402	3.95 400	3.64 382	3.74 402	3.63 385	3.00 393	3.51 395	3.68 406	3.68 404	3.73 387	3.71 404	3.64 382	3.48 399	3.58 385	2.97 393	3.69 403	3.61 399	3.55 388	3.42 398	3.64 387	3.79 406

TestStereo1	4.11 399	7.79 396	6.72 405	3.93 391	3.81 405	3.96 393	3.58 400	6.96 405	3.74 397	3.90 386	3.76 403	3.89 390	3.57 403	3.70 401	3.66 403	3.34 401	3.80 389	3.62 400	3.66 384	3.68 402	3.91 391	3.70 402	3.65 400	3.67 401	3.88 391	3.53 399	3.89 391	3.68 401

SA-5K	4.11 399	7.79 396	6.72 405	3.93 391	3.81 405	3.96 393	3.58 400	6.96 405	3.74 397	3.90 386	3.76 403	3.89 390	3.57 403	3.70 401	3.66 403	3.34 401	3.80 389	3.62 400	3.66 384	3.68 402	3.91 391	3.70 402	3.65 400	3.67 401	3.88 391	3.53 399	3.89 391	3.68 401

test_4	4.11 399	8.05 399	6.64 403	4.52 402	3.68 403	3.00 381	3.40 399	6.21 400	3.29 391	4.07 390	3.84 406	4.04 395	3.76 408	3.56 398	3.67 405	3.76 407	4.04 394	3.79 406	4.10 392	3.53 400	3.98 393	3.74 405	3.55 399	3.61 399	3.94 395	3.75 404	3.73 389	3.73 404

test-1	4.11 399	7.65 393	4.93 395	3.65 388	3.58 400	4.70 404	3.74 406	4.73 387	4.06 402	3.72 384	4.11 410	3.70 387	3.49 401	3.36 394	3.65 402	4.17 412	3.92 391	4.04 410	4.19 396	3.75 405	4.69 404	4.18 408	3.88 406	3.90 406	4.73 402	3.77 406	3.12 382	3.68 401

TESTraft	4.16 403	8.03 398	6.81 407	3.99 393	3.68 403	3.93 392	3.70 404	6.86 404	3.69 395	3.93 388	3.88 408	3.93 392	3.59 405	3.65 399	3.64 400	3.68 404	3.92 391	3.72 405	3.92 389	3.57 401	3.84 390	3.70 402	3.71 404	3.67 401	3.91 394	3.74 403	3.92 393	3.67 398

raft_robust	4.19 404	7.78 395	6.08 400	3.30 385	3.85 407	4.03 396	3.73 405	6.25 401	3.30 392	4.44 398	3.28 397	4.01 394	3.82 409	4.29 408	3.70 408	4.01 409	4.48 402	3.42 399	4.11 393	3.76 406	4.05 395	3.32 395	3.85 405	3.82 405	4.71 401	3.83 407	4.09 395	3.80 407

RAFT_CTSACE	4.43 405	8.26 401	6.10 401	4.62 403	4.01 410	4.54 403	3.65 402	6.09 396	3.93 399	4.64 401	4.14 411	4.26 400	4.13 411	3.91 404	3.88 409	4.06 411	4.30 399	4.03 409	4.27 399	3.92 407	4.26 397	3.67 400	3.91 407	4.16 409	4.82 403	4.08 411	4.20 397	3.67 398

RAFT+CT+SA	4.43 405	7.34 392	6.71 404	5.01 407	4.38 411	4.40 400	3.85 407	6.15 399	4.30 411	4.89 403	3.26 396	4.49 402	3.01 394	4.53 409	3.36 399	3.65 403	3.64 384	4.39 412	3.94 390	4.28 410	4.44 401	4.30 410	4.24 412	4.52 411	3.90 393	3.85 408	4.89 402	4.00 409

cross-raft	4.43 405	7.31 391	6.46 402	4.47 401	3.95 409	4.46 401	3.95 409	6.70 403	3.97 401	4.41 397	3.82 405	4.38 401	3.94 410	3.95 406	3.95 411	3.95 408	4.45 401	3.95 408	4.46 400	3.95 408	4.46 402	3.95 406	3.95 409	3.94 408	4.40 400	3.95 410	4.45 400	3.95 408

test_5	4.51 408	8.85 404	5.35 399	3.66 389	3.56 399	5.10 409	4.47 413	6.14 397	4.07 403	4.96 406	3.87 407	5.14 410	4.17 413	3.53 396	4.39 412	4.53 413	4.15 395	3.62 400	4.74 402	2.94 393	3.63 387	4.53 412	4.20 411	4.54 412	4.86 404	3.68 402	4.95 404	4.06 410

test_3	4.55 409	10.96 414	7.69 413	4.04 395	3.60 401	4.10 397	3.98 410	7.94 407	4.56 413	3.99 389	4.03 409	4.08 396	3.74 407	3.99 407	3.91 410	4.05 410	4.33 400	3.89 407	4.14 394	4.00 409	4.11 396	4.02 407	4.01 410	3.91 407	3.53 386	3.94 409	4.19 396	4.20 411

FC-DCNN v2	4.74 410	3.16 362	3.16 386	3.16 381	3.16 392	3.16 382	3.16 397	3.16 372	3.16 387	3.16 377	3.16 394	3.16 382	3.16 396	3.16 389	3.16 396	3.16 397	6.72 414	6.72 416	6.72 414	6.72 418	6.72 414	6.72 419	6.72 418	6.72 416	6.72 413	6.72 416	6.72 415	6.72 417

TestStereo	4.92 411	4.80 382	4.98 396	4.82 405	4.97 413	4.91 407	4.78 414	4.80 388	4.88 414	4.78 402	4.80 413	4.99 407	4.81 414	4.83 410	4.87 414	4.97 415	4.93 405	5.01 414	5.03 407	4.90 413	5.02 408	5.02 413	5.06 413	5.04 413	4.93 405	4.89 413	5.01 405	5.09 413

DispFullNet	4.96 412	5.67 386	3.30 390	5.01 407	3.21 394	4.50 402	3.11 395	4.43 385	3.44 393	4.60 400	3.46 399	5.13 409	3.44 400	3.53 396	3.20 397	2.87 395	4.80 403	3.15 394	4.70 401	4.83 412	9.02 419	5.98 416	5.95 417	6.21 415	8.84 418	5.85 415	9.76 420	5.91 415

SGM-Forest	5.07 413	6.74 388	4.17 393	6.46 413	4.68 412	6.21 414	4.38 412	6.00 395	4.14 406	5.84 410	4.44 412	6.28 413	4.16 412	3.92 405	4.56 413	4.60 414	6.15 411	4.27 411	6.12 413	4.31 411	5.99 413	4.27 409	3.92 408	4.27 410	6.13 411	4.10 412	6.18 412	4.49 412
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 414	8.71 403	2.75 381	8.64 418	2.76 389	8.65 418	2.79 391	8.67 411	2.79 383	8.70 417	2.79 391	8.70 418	2.79 392	2.79 388	2.80 393	2.80 394	8.84 418	2.82 392	8.82 418	2.89 392	8.84 418	2.83 392	2.83 395	2.82 393	8.87 419	2.83 393	8.84 419	2.83 393

SGM+DAISY	6.35 415	8.16 400	5.14 398	8.12 417	5.08 415	8.12 417	5.16 415	8.01 408	5.18 416	7.92 415	5.14 414	7.89 417	5.14 415	4.95 411	5.33 415	5.32 416	8.14 417	5.16 415	8.16 417	5.16 414	8.21 417	5.19 414	5.12 414	5.12 414	8.18 417	5.24 414	8.12 418	5.11 414

RAFT	6.60 416	9.99 409	8.33 414	7.21 416	6.55 416	5.95 413	5.87 416	8.70 412	5.02 415	5.10 408	6.69 416	7.06 416	6.94 418	6.17 414	7.09 418	6.84 417	6.47 412	4.72 413	5.60 409	5.60 415	5.11 410	5.97 415	6.93 419	6.89 417	7.16 414	7.08 419	6.58 414	6.66 416

test-v	7.17 417	11.53 415	7.63 411	7.17 414	6.87 417	7.48 415	6.90 417	8.14 409	6.88 417	6.93 413	7.42 417	7.05 414	6.14 416	6.05 412	6.86 416	6.99 418	7.60 415	6.75 417	6.90 415	6.66 416	7.83 415	6.36 417	5.89 415	7.34 418	7.19 415	6.75 417	7.52 416	6.77 418

test-2	7.17 417	11.53 415	7.63 411	7.17 414	6.87 417	7.48 415	6.90 417	8.14 409	6.88 417	6.93 413	7.42 417	7.05 414	6.14 416	6.05 412	6.86 416	6.99 418	7.60 415	6.75 417	6.90 415	6.66 416	7.83 415	6.36 417	5.89 415	7.34 418	7.19 415	6.75 417	7.52 416	6.77 418

MANE	18.41 419	23.00 424	16.00 419	22.00 426	15.00 419	22.00 426	15.00 419	22.00 426	15.00 419	21.00 426	15.00 419	22.00 426	15.00 419	15.00 419	17.00 419	15.00 420	23.00 426	15.00 419	22.00 426	15.00 419	23.00 427	15.00 420	18.00 420	15.00 420	24.00 427	17.00 420	24.00 428	16.00 420

rafts_anoy	20.00 420	20.00 417	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 421	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 421	20.00 421

raft+_RVC	20.00 420	20.00 417	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 421	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 421	20.00 421

raftrobust	20.00 420	20.00 417	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 421	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 421	20.00 421

CasAABBNet	20.00 420	20.00 417	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 421	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 421	20.00 421

RALCasStereoNet	20.00 420	20.00 417	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 421	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 421	20.00 421

RALAANet	20.00 420	20.00 417	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 421	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 421	20.00 421

MSMDNet	20.00 420	20.00 417	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 421	20.00 419	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 421	20.00 421

fast-reg	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 428	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 429	37.00 428

Reg-Stereo(zero)	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 428	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 429	37.00 428

FLISNet	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 428	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 429	37.00 428

CoSv	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 428	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 427	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 428	37.00 429	37.00 428

MDST_ROB	61.15 431	72.66 432	46.52 431	70.00 431	44.89 431	64.24 431	43.75 431	73.65 431	48.92 432	72.70 432	42.40 431	60.70 431	50.23 431	50.07 432	67.69 432	68.60 433	83.13 432	47.77 431	82.48 432	46.00 431	95.93 433	53.44 433	50.66 432	45.00 432	84.99 433	53.64 433	79.01 433	52.07 433

CBMV	101.59 432	71.60 431	48.40 432	72.70 432	49.00 432	79.60 432	48.40 432	80.90 432	46.90 431	68.90 431	49.00 432	78.00 432	572.10 441	49.50 431	51.30 431	48.40 432	72.20 431	639.60 441	79.40 431	48.90 432	79.50 432	51.40 432	52.30 433	48.30 433	80.20 432	49.10 432	79.60 434	47.60 432
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 433	131.36 433	140.69 433	151.38 433	151.40 434	150.79 433	151.72 434	149.36 433	159.46 434	146.42 433	150.73 434	149.06 436	176.22 433	143.94 434	133.10 435	133.45 436	153.30 434	154.22 434	154.67 434	153.95 435	156.90 436	156.53 437	160.21 435	162.72 435	154.57 434	160.59 435	153.47 435	163.50 435
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF_test	168.38 434	396.55 438	180.19 434	193.64 434	133.63 433	193.53 434	141.18 433	219.97 434	133.80 433	188.12 434	133.62 433	187.99 437	133.61 432	133.68 433	133.47 436	133.49 437	193.64 435	133.70 433	193.74 435	133.73 434	193.58 437	133.90 436	133.51 434	133.58 434	193.57 435	133.62 434	193.54 436	139.69 434

NOSS_ROB	248.11 435	409.00 439	288.00 436	412.00 436	280.00 436	411.00 439	288.00 436	356.00 435	275.00 439	379.00 439	303.00 439	415.00 439	278.00 438	260.00 439	104.00 433	103.00 434	126.00 433	108.00 432	118.00 433	98.00 433	126.00 435	104.00 435	268.00 438	216.00 437	279.00 439	201.00 436	288.00 440	206.00 436

AE-Stereo	252.48 436	202.00 434	361.00 438	502.00 438	324.00 438	321.00 435	482.00 441	423.00 438	227.00 438	201.00 435	273.00 438	101.00 433	207.00 434	198.00 435	183.00 437	181.00 438	221.00 436	232.00 438	477.00 437	220.00 437	111.00 434	100.00 434	219.00 437	214.00 436	204.00 436	211.00 437	200.00 437	222.00 438

MGS-Stereo	264.93 437	208.00 435	362.00 439	512.00 439	350.00 439	326.00 436	443.00 440	410.00 437	210.00 435	232.00 437	215.00 435	125.00 434	217.00 435	216.00 437	127.00 434	122.00 435	223.00 437	230.00 436	487.00 439	255.00 438	250.00 438	223.00 439	272.00 439	228.00 439	241.00 437	220.00 439	214.00 438	235.00 439

EGLCR-Stereo	276.81 438	209.00 436	366.00 440	514.00 440	354.00 440	336.00 437	422.00 438	440.00 439	220.00 437	231.00 436	245.00 437	135.00 435	237.00 437	218.00 438	197.00 438	222.00 440	223.00 437	230.00 436	487.00 439	255.00 438	250.00 438	273.00 440	272.00 439	228.00 439	241.00 437	220.00 439	214.00 438	235.00 439

DLCB_ROB	280.78 439	376.74 437	215.59 435	376.74 435	215.59 435	376.74 438	215.59 435	366.42 436	218.39 436	366.42 438	218.39 436	366.42 438	218.39 436	209.96 436	219.76 439	219.38 439	376.72 439	216.43 435	376.72 436	216.43 436	376.72 440	216.43 438	216.14 436	216.14 438	376.69 440	217.67 438	376.69 441	217.67 437

LE_ROB	387.11 440	453.07 440	321.39 437	500.23 437	323.05 437	493.99 440	324.56 437	477.63 440	322.28 440	465.51 440	322.97 440	486.37 440	334.17 439	305.26 440	320.63 440	327.66 441	476.08 440	315.70 439	483.76 438	335.15 440	469.64 441	309.74 441	315.90 441	318.85 441	498.41 441	328.85 441	491.00 442	330.08 441

SGM-ForestM	522.49 441	676.08 441	448.56 441	638.17 441	433.15 441	639.59 441	427.03 439	617.52 441	439.90 441	604.63 441	429.02 441	611.68 441	432.74 440	420.18 441	451.96 441	465.85 442	601.06 441	403.73 440	659.15 441	405.50 441	669.64 442	437.21 442	455.85 442	425.66 442	689.82 442	481.65 442	662.43 443	479.61 442

CBMV_ROB	1133.35 442	1280.38 442	976.92 442	1317.57 442	1021.62 442	1282.66 442	1022.22 442	1213.88 442	982.57 442	1194.12 442	975.90 442	1357.87 442	1090.02 442	943.32 442	1021.85 442	1006.47 443	1309.01 442	986.29 442	1499.40 442	986.35 442	1359.35 443	975.96 443	975.21 443	969.30 443	1337.82 443	1042.34 443	1398.25 444	1073.86 443

111111	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 445	10000000.00 444

SGD-Stereo	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 445	10000000.00 444

IGEV-Stereo++	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 445	10000000.00 444

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 445	10000000.00 444

IGEV-Stereo+	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 445	10000000.00 444

anonymousdsp2	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 445	10000000.00 444

anonymousdsp	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 445	10000000.00 444

AMNet	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 443	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 444	10000000.00 445	10000000.00 444

GS-Stereo																							0.36 226	0.36 228	0.48 245	0.36 227	0.48 243	0.35 224

FADE																0.07 51					0.09 55	0.08 57					0.05 36

Low-res two-view benchmark