Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 243	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

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

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

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

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 275	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	1.47 275	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCMid	0.08 33	0.02 14	0.13 77	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 266	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	1.46 274	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	1.32 266	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

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

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 219	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 218	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLF11	0.09 39	0.05 37	0.61 224	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 226	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf10	0.09 39	0.05 37	0.60 219	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 218	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo_HLe17	0.09 39	0.05 37	0.60 219	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 222	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 43	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

SepStereo	0.09 39	0.09 51	0.09 43	0.09 54	0.10 59	0.09 54	0.08 54	0.09 46	0.08 54	0.09 43	0.08 53	0.09 55	0.09 56	0.08 52	0.08 55	0.09 57	0.09 54	0.08 56	0.09 54	0.08 54	0.09 54	0.08 56	0.09 52	0.09 56	0.10 56	0.08 55	0.10 57	0.09 56

APVNet	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.06 41	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 297	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

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

FADNet-RVC-Resample	0.10 46	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 38	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.53 318	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 46	0.05 41

FADNet_RVC	0.10 46	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 323	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HLf8	0.11 58	0.05 37	0.61 224	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 256	0.04 32	0.07 37	0.07 50	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 50	0.08 47	0.06 49	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 50	0.06 45	0.07 51	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 58	0.12 66	0.09 43	0.12 71	0.09 55	0.12 71	0.09 55	0.12 60	0.09 56	0.12 60	0.09 57	0.11 67	0.09 56	0.09 53	0.09 56	0.09 57	0.12 72	0.16 109	0.21 110	0.09 57	0.12 73	0.09 58	0.09 52	0.09 56	0.12 72	0.28 152	0.12 74	0.09 56

FADNet-RVC	0.11 58	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 330	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 41

FADNet	0.11 58	0.04 32	0.05 30	0.06 41	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 42	0.05 35	0.04 33	1.74 327	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 41

ProNet	0.12 66	0.18 89	0.11 62	0.14 76	0.10 59	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 61	0.10 61	0.14 76	0.10 60	0.10 56	0.11 74	0.10 59	0.15 84	0.10 58	0.14 75	0.10 60	0.14 76	0.10 62	0.11 72	0.10 62	0.15 82	0.10 59	0.14 78	0.10 62

IPLG	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.14 76	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 75	0.14 75	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.11 72	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 78	0.11 76

MIPNet	0.12 66	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.14 76	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 75	0.14 75	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.11 72	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 78	0.11 76

AnyNet_C32	0.12 66	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 316	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 66	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 308	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

S2M2_L	0.13 71	0.14 71	0.10 46	0.14 76	0.10 59	0.15 85	0.10 59	0.30 127	0.10 59	0.14 61	0.17 109	0.14 76	0.10 60	0.10 56	0.10 60	0.10 59	0.14 75	0.10 58	0.14 75	0.10 60	0.14 76	0.10 62	0.10 57	0.10 62	0.15 82	0.10 59	0.14 78	0.10 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 71	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.12 82	0.12 91	0.11 75	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.11 72	0.12 92	0.15 82	0.12 92	0.15 86	0.12 90

IPLGR_C	0.13 71	0.16 83	0.14 82	0.15 85	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.11 74	0.14 61	0.11 74	0.14 76	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 75	0.14 75	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.11 72	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.15 86	0.11 76

IPLGR	0.13 71	0.15 78	0.12 68	0.14 76	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.14 62	0.13 95	0.15 67	0.11 74	0.14 76	0.12 94	0.12 82	0.11 74	0.11 75	0.14 75	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.11 72	0.12 92	0.15 82	0.11 76	0.14 78	0.11 76

ACRE	0.13 71	0.16 83	0.12 68	0.14 76	0.11 74	0.14 76	0.11 73	0.15 76	0.11 74	0.14 61	0.11 74	0.14 76	0.11 75	0.12 82	0.11 74	0.11 75	0.14 75	0.11 77	0.14 75	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.11 72	0.11 78	0.14 75	0.11 76	0.14 78	0.11 76

ICVP	0.13 71	0.16 83	0.11 62	0.16 92	0.11 74	0.16 94	0.11 73	0.16 79	0.11 74	0.16 80	0.11 74	0.16 95	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.16 92	0.11 77	0.16 92	0.11 75	0.16 93	0.11 76	0.11 72	0.11 78	0.16 93	0.11 76	0.16 93	0.11 76
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 71	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 55	0.04 31	0.04 32	2.46 319	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 78	0.13 69	0.14 82	0.14 76	0.14 102	0.14 76	0.14 99	0.14 62	0.14 100	0.14 61	0.14 100	0.14 76	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 76	0.14 103	0.14 99	0.14 102	0.14 75	0.14 100	0.14 78	0.14 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 78	0.17 88	0.11 62	0.17 97	0.11 74	0.17 96	0.12 91	0.17 83	0.11 74	0.17 84	0.11 74	0.17 99	0.11 75	0.12 82	0.12 91	0.12 90	0.17 97	0.12 94	0.17 95	0.12 94	0.17 97	0.12 93	0.12 89	0.12 92	0.17 96	0.12 92	0.17 97	0.12 90

ELAS_RVC	0.14 78	0.18 89	0.11 62	0.19 103	0.11 74	0.18 98	0.13 96	0.16 79	0.11 74	0.17 84	0.11 74	0.14 76	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.12 90	0.17 97	0.10 58	0.18 99	0.11 75	0.18 99	0.11 76	0.10 57	0.11 78	0.19 102	0.11 76	0.19 101	0.12 90
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 78	0.19 94	0.11 62	0.20 106	0.11 74	0.20 107	0.12 91	0.18 85	0.12 89	0.18 87	0.12 92	0.19 105	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.18 101	0.11 77	0.19 103	0.11 75	0.19 103	0.11 76	0.11 72	0.11 78	0.20 106	0.11 76	0.20 106	0.12 90
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 78	0.23 104	0.10 46	0.19 103	0.11 74	0.20 107	0.11 73	0.16 79	0.10 59	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.09 53	0.11 74	0.11 75	0.16 92	0.10 58	0.17 95	0.11 75	0.18 99	0.11 76	0.09 52	0.10 62	0.18 99	0.11 76	0.19 101	0.12 90
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 83	0.18 89	0.13 77	0.18 100	0.13 98	0.19 103	0.13 96	0.18 85	0.13 95	0.18 87	0.13 98	0.18 102	0.13 100	0.13 89	0.13 96	0.13 96	0.18 101	0.13 98	0.18 99	0.13 100	0.18 99	0.13 99	0.13 96	0.10 62	0.19 102	0.14 100	0.19 101	0.13 99

CCAANet	0.15 83	0.14 71	0.14 82	0.14 76	0.14 102	0.14 76	0.16 111	0.14 62	0.21 128	0.14 61	0.23 137	0.14 76	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 75	0.14 102	0.14 76	0.14 103	0.14 99	0.14 102	0.14 75	0.14 100	0.14 78	0.16 108

BEATNet-Init1	0.15 83	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 304	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.08 47	0.07 51	0.08 48	0.08 54	0.07 47	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.08 48	0.07 50	0.07 48	0.07 52

DeepPrunerF	0.15 83	0.07 44	0.10 46	0.08 47	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 38	0.07 49	2.19 304	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.07 48	0.07 50	0.08 47	0.07 51	0.08 48	0.08 54	0.07 47	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.08 48	0.07 50	0.07 48	0.07 52

DeepPruner_ROB	0.15 83	0.18 89	0.12 68	0.18 100	0.12 93	0.18 98	0.12 91	0.18 85	0.13 95	0.18 87	0.12 92	0.18 102	0.12 94	0.13 89	0.12 91	0.13 96	0.18 101	0.13 98	0.18 99	0.12 94	0.19 103	0.12 93	0.13 96	0.12 92	0.18 99	0.12 92	0.18 99	0.12 90

LALA_ROB	0.15 83	0.21 97	0.12 68	0.21 111	0.12 93	0.20 107	0.14 99	0.20 88	0.12 89	0.22 98	0.12 92	0.16 95	0.12 94	0.10 56	0.12 91	0.12 90	0.21 111	0.11 77	0.22 112	0.12 94	0.20 107	0.12 93	0.11 72	0.12 92	0.21 111	0.14 100	0.21 110	0.13 99

test_for_model	0.17 89	1.25 258	0.20 106	0.15 85	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 92	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 86	0.11 76

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 89	1.25 258	0.20 106	0.15 85	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 92	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 86	0.11 76

testlalala	0.17 89	1.25 258	0.20 106	0.15 85	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 92	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 86	0.11 76

GCAPDPT-zeroshot	0.17 89	1.25 258	0.20 106	0.15 85	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 92	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 86	0.11 76

GCAP-Stereo	0.17 89	1.25 258	0.20 106	0.15 85	0.11 74	0.15 85	0.11 73	0.21 92	0.11 74	0.15 67	0.11 74	0.15 86	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.15 84	0.11 77	0.15 85	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 72	0.11 78	0.15 82	0.11 76	0.15 86	0.11 76

DepthFocus	0.18 94	0.22 99	0.15 89	0.22 114	0.15 106	0.22 115	0.15 105	0.21 92	0.15 102	0.21 95	0.15 103	0.21 110	0.15 106	0.15 104	0.15 106	0.15 107	0.21 111	0.15 107	0.22 112	0.15 108	0.22 114	0.15 108	0.15 102	0.15 107	0.22 114	0.15 106	0.22 113	0.15 105

IGEV_Zeroshot_test	0.18 94	0.22 99	0.18 100	0.21 111	0.18 125	0.20 107	0.17 114	0.20 88	0.16 104	0.25 111	0.16 107	0.21 110	0.17 113	0.16 108	0.18 121	0.15 107	0.20 107	0.16 109	0.20 106	0.18 124	0.21 110	0.17 116	0.17 107	0.17 111	0.20 106	0.17 113	0.20 106	0.16 108

dd	0.18 94	0.22 99	0.16 90	0.22 114	0.15 106	0.22 115	0.15 105	0.21 92	0.15 102	0.21 95	0.15 103	0.21 110	0.15 106	0.15 104	0.15 106	0.15 107	0.22 115	0.14 102	0.22 112	0.14 102	0.22 114	0.15 108	0.16 105	0.15 107	0.23 120	0.15 106	0.22 113	0.16 108

dad	0.18 94	0.23 104	0.16 90	0.22 114	0.15 106	0.22 115	0.15 105	0.22 100	0.16 104	0.21 95	0.15 103	0.22 114	0.15 106	0.15 104	0.16 109	0.17 111	0.23 120	0.17 113	0.23 120	0.15 108	0.22 114	0.15 108	0.15 102	0.15 107	0.22 114	0.15 106	0.22 113	0.16 108

depth_test_26	0.19 98	0.36 140	0.26 129	0.21 111	0.14 102	0.21 113	0.14 99	0.36 143	0.14 100	0.20 92	0.14 100	0.24 127	0.14 102	0.14 99	0.14 102	0.14 102	0.21 111	0.14 102	0.21 110	0.14 102	0.21 110	0.14 103	0.26 141	0.14 102	0.21 111	0.14 100	0.21 110	0.14 103

MSKI-zero shot	0.19 98	0.21 97	0.16 90	0.22 114	0.16 111	0.23 124	0.17 114	0.22 100	0.17 110	0.22 98	0.17 109	0.22 114	0.16 109	0.19 121	0.16 109	0.17 111	0.23 120	0.16 109	0.22 112	0.16 110	0.22 114	0.17 116	0.16 105	0.17 111	0.22 114	0.19 127	0.22 113	0.16 108

MIM_Stereo	0.19 98	0.23 104	0.18 100	0.22 114	0.16 111	0.22 115	0.16 111	0.21 92	0.16 104	0.22 98	0.17 109	0.21 110	0.17 113	0.20 122	0.18 121	0.17 111	0.22 115	0.18 126	0.22 112	0.16 110	0.21 110	0.16 112	0.17 107	0.17 111	0.21 111	0.16 111	0.22 113	0.20 129

UNet	0.19 98	0.13 69	0.09 43	0.13 74	0.09 55	0.13 74	0.09 55	0.13 61	0.09 56	0.90 223	0.09 57	0.13 74	0.09 56	0.10 56	0.09 56	0.70 265	0.13 74	0.09 57	0.13 73	0.10 60	0.91 258	0.09 58	0.10 57	0.09 56	0.13 73	0.10 59	0.13 76	0.09 56

iResNet	0.19 98	0.23 104	0.17 95	0.22 114	0.17 115	0.22 115	0.19 128	0.22 100	0.17 110	0.22 98	0.17 109	0.22 114	0.17 113	0.17 110	0.17 113	0.17 111	0.22 115	0.17 113	0.22 112	0.17 114	0.23 121	0.17 116	0.18 121	0.17 111	0.23 120	0.17 113	0.23 122	0.17 115

LACA2	0.20 103	0.27 123	0.22 114	0.24 127	0.17 115	0.24 128	0.17 114	0.26 118	0.17 110	0.24 105	0.17 109	0.24 127	0.17 113	0.21 127	0.17 113	0.17 111	0.24 125	0.17 113	0.24 126	0.17 114	0.24 124	0.17 116	0.17 107	0.17 111	0.24 126	0.17 113	0.24 124	0.17 115

LACA1	0.20 103	0.27 123	0.22 114	0.24 127	0.17 115	0.24 128	0.17 114	0.27 121	0.17 110	0.24 105	0.17 109	0.24 127	0.17 113	0.21 127	0.17 113	0.17 111	0.24 125	0.17 113	0.24 126	0.17 114	0.24 124	0.17 116	0.17 107	0.17 111	0.24 126	0.17 113	0.24 124	0.17 115

ACV-stereo	0.20 103	0.23 104	0.17 95	0.23 122	0.17 115	0.23 124	0.17 114	0.23 108	0.17 110	0.23 104	0.17 109	0.23 120	0.17 113	0.17 110	0.17 113	0.17 111	0.24 125	0.17 113	0.23 120	0.17 114	0.24 124	0.17 116	0.17 107	0.17 111	0.23 120	0.17 113	0.23 122	0.17 115

DAS	0.20 103	0.20 95	0.20 106	0.20 106	0.20 131	0.20 107	0.20 130	0.20 88	0.20 125	0.20 92	0.20 128	0.20 108	0.20 128	0.20 122	0.20 130	0.20 124	0.20 107	0.20 132	0.20 106	0.20 131	0.20 107	0.20 131	0.20 126	0.20 128	0.20 106	0.20 128	0.20 106	0.20 129

ASD4	0.20 103	0.20 95	0.20 106	0.20 106	0.20 131	0.20 107	0.20 130	0.20 88	0.20 125	0.20 92	0.20 128	0.20 108	0.20 128	0.20 122	0.20 130	0.20 124	0.20 107	0.20 132	0.20 106	0.20 131	0.20 107	0.20 131	0.20 126	0.20 128	0.20 106	0.20 128	0.20 106	0.20 129

iResNetv2_ROB	0.20 103	0.22 99	0.19 104	0.23 122	0.19 129	0.22 115	0.17 114	0.22 100	0.17 110	0.22 98	0.17 109	0.22 114	0.17 113	0.18 117	0.18 121	0.19 123	0.22 115	0.17 113	0.23 120	0.17 114	0.25 128	0.18 127	0.17 107	0.18 125	0.23 120	0.17 113	0.25 133	0.17 115

LACA3	0.21 109	0.27 123	0.23 119	0.25 132	0.17 115	0.25 136	0.17 114	0.28 122	0.17 110	0.25 111	0.17 109	0.25 132	0.17 113	0.22 130	0.17 113	0.17 111	0.25 133	0.17 113	0.25 133	0.17 114	0.25 128	0.17 116	0.17 107	0.17 111	0.25 134	0.17 113	0.25 133	0.17 115

ITSA-stereo	0.21 109	0.16 83	0.12 68	0.16 92	0.13 98	0.18 98	0.14 99	0.16 79	1.89 336	0.16 80	0.12 92	0.17 99	0.12 94	0.13 89	0.13 96	0.13 96	0.17 97	0.13 98	0.17 95	0.12 94	0.16 93	0.12 93	0.12 89	0.12 92	0.17 96	0.12 92	0.16 93	0.12 90

Pointernet	0.22 111	0.41 149	0.38 160	0.22 114	0.17 115	0.22 115	0.17 114	0.41 160	0.17 110	0.22 98	0.17 109	0.22 114	0.17 113	0.18 117	0.18 121	0.18 120	0.23 120	0.18 126	0.23 120	0.18 124	0.23 121	0.18 127	0.17 107	0.17 111	0.22 114	0.18 125	0.22 113	0.17 115

JetRed	0.22 111	0.11 63	0.12 68	0.11 66	0.11 74	0.11 66	0.11 73	0.11 57	0.11 74	2.93 330	0.11 74	0.11 67	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.12 90	0.11 67	0.11 77	0.11 67	0.11 75	0.11 68	0.11 76	0.11 72	0.11 78	0.11 67	0.11 76	0.11 69	0.11 76

JetBlue	0.23 113	0.12 66	0.13 77	0.12 71	0.12 93	0.12 71	0.11 73	0.14 62	0.12 89	3.07 331	0.12 92	0.12 73	0.11 75	0.11 72	0.13 96	0.13 96	0.12 72	0.12 94	0.13 73	0.11 75	0.12 73	0.13 99	0.12 89	0.14 102	0.13 73	0.12 92	0.12 74	0.11 76

SFCPSM	0.23 113	0.18 89	0.13 77	0.18 100	0.12 93	0.18 98	0.80 277	0.17 83	0.12 89	0.88 222	0.12 92	0.17 99	0.12 94	0.13 89	0.12 91	0.12 90	0.18 101	0.12 94	0.18 99	0.12 94	1.18 289	0.13 99	0.12 89	0.12 92	0.18 99	0.13 98	0.18 99	0.12 90

S2M2_XL	0.24 115	1.32 270	0.86 253	0.17 97	0.11 74	0.17 96	0.11 73	1.05 260	0.12 89	0.16 80	0.11 74	0.16 95	0.11 75	0.11 72	0.11 74	0.11 75	0.17 97	0.11 77	0.17 95	0.11 75	0.17 97	0.11 76	0.11 72	0.11 78	0.17 96	0.11 76	0.17 97	0.11 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 116	1.16 248	1.02 264	0.16 92	0.13 98	0.16 94	0.13 96	1.16 267	0.13 95	0.15 67	0.13 98	0.15 86	0.13 100	0.13 89	0.13 96	0.13 96	0.16 92	0.13 98	0.16 92	0.13 100	0.16 93	0.13 99	0.13 96	0.13 101	0.16 93	0.13 98	0.16 93	0.13 99

LoS_RVC	0.25 116	0.25 116	0.25 125	0.25 132	0.25 141	0.25 136	0.25 141	0.25 113	0.25 139	0.25 111	0.25 143	0.25 132	0.25 141	0.26 141	0.25 143	0.26 140	0.25 133	0.25 142	0.26 137	0.25 143	0.25 128	0.25 140	0.25 137	0.25 141	0.25 134	0.25 141	0.25 133	0.25 141

tt_ll	0.25 116	0.25 116	0.25 125	0.25 132	0.25 141	0.25 136	0.25 141	0.25 113	0.25 139	0.25 111	0.25 143	0.25 132	0.25 141	0.26 141	0.25 143	0.26 140	0.25 133	0.25 142	0.26 137	0.25 143	0.25 128	0.25 140	0.25 137	0.25 141	0.25 134	0.25 141	0.25 133	0.25 141

CAS	0.25 116	0.25 116	0.25 125	0.25 132	0.26 143	0.26 143	0.26 143	0.25 113	0.25 139	0.25 111	0.25 143	0.25 132	0.25 141	0.25 139	0.25 143	0.25 137	0.26 140	0.25 142	0.26 137	0.26 147	0.25 128	0.25 140	0.25 137	0.26 145	0.25 134	0.26 145	0.25 133	0.25 141

LoS	0.25 116	0.25 116	0.27 131	0.27 141	0.26 143	0.25 136	0.26 143	0.26 118	0.25 139	0.26 118	0.25 143	0.25 132	0.25 141	0.26 141	0.25 143	0.25 137	0.25 133	0.25 142	0.25 133	0.25 143	0.27 137	0.25 140	0.26 141	0.26 145	0.26 139	0.25 141	0.25 133	0.25 141
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 121	1.28 269	1.07 272	0.15 85	0.13 98	0.15 85	0.14 99	1.22 274	0.13 95	0.16 80	0.17 109	0.16 95	0.14 102	0.14 99	0.15 106	0.14 102	0.15 84	0.14 102	0.16 92	0.14 102	0.16 93	0.14 103	0.14 99	0.14 102	0.16 93	0.14 100	0.16 93	0.15 105

small-0shot	0.27 122	0.27 123	0.26 129	0.26 138	0.27 148	0.27 144	0.27 147	0.26 118	0.26 146	0.27 119	0.27 151	0.26 141	0.26 147	0.26 141	0.26 148	0.27 149	0.27 142	0.26 146	0.27 141	0.27 151	0.26 136	0.27 147	0.26 141	0.26 145	0.27 141	0.27 148	0.27 142	0.26 146

MatchStereo	0.27 122	0.12 66	2.51 334	0.12 71	0.11 74	0.12 71	0.11 73	2.54 323	0.08 54	0.09 43	0.08 53	0.08 50	0.07 51	0.07 47	0.09 56	0.07 50	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 51	0.09 54	0.07 50	0.08 51	0.07 51	0.08 48	0.08 55	0.09 55	0.08 55
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
model_zeroshot	0.27 122	0.30 130	0.19 104	0.36 160	0.23 139	0.25 136	0.27 147	0.33 130	0.21 128	0.35 128	0.22 134	0.25 132	0.27 150	0.26 141	0.23 138	0.26 140	0.35 153	0.22 135	0.36 155	0.23 140	0.25 128	0.27 147	0.27 145	0.23 138	0.36 155	0.22 135	0.25 133	0.27 150

DCVSM-stereo	0.27 122	0.38 143	0.22 114	0.38 166	0.22 134	0.38 168	0.22 135	0.29 125	0.22 133	0.29 121	0.22 134	0.29 145	0.22 135	0.22 130	0.21 132	0.21 128	0.38 164	0.22 135	0.38 163	0.22 135	0.38 158	0.22 134	0.21 128	0.25 141	0.38 162	0.21 132	0.38 161	0.21 133

DLNR_Zeroshot_test	0.27 122	0.30 130	0.23 119	0.30 146	0.22 134	0.31 148	0.24 139	0.29 125	0.23 136	0.38 138	0.23 137	0.29 145	0.23 139	0.22 130	0.23 138	0.23 133	0.30 146	0.34 184	0.29 144	0.23 140	0.29 141	0.29 171	0.22 131	0.23 138	0.30 145	0.23 138	0.30 145	0.23 139

HGLStereo	0.27 122	0.25 116	0.21 113	0.35 156	0.21 133	0.35 155	0.21 133	0.34 136	0.21 128	0.39 143	0.21 131	0.34 151	0.21 133	0.22 130	0.21 132	0.21 128	0.35 153	0.22 135	0.35 152	0.22 135	0.35 149	0.22 134	0.21 128	0.21 132	0.35 153	0.21 132	0.35 153	0.21 133

iResNet_ROB	0.28 128	0.32 134	0.24 124	0.33 150	0.26 143	0.32 150	0.24 139	0.33 130	0.25 139	0.33 123	0.24 141	0.35 154	0.24 140	0.23 135	0.24 142	0.25 137	0.32 148	0.24 141	0.36 155	0.24 142	0.32 143	0.28 155	0.24 136	0.24 140	0.32 147	0.24 140	0.33 147	0.24 140

IGEV-FE	0.29 129	2.85 314	0.36 156	0.20 106	0.17 115	0.19 103	0.17 114	0.37 145	0.17 110	0.19 90	0.17 109	0.19 105	0.17 113	0.17 110	0.17 113	0.17 111	0.19 106	0.17 113	0.19 103	0.17 114	0.19 103	0.17 116	0.17 107	0.17 111	0.19 102	0.17 113	0.19 101	0.17 115

IMH-64-1	0.29 129	0.23 104	0.23 119	0.23 122	0.22 134	0.22 115	0.23 137	0.22 100	0.22 133	2.02 297	0.23 137	0.23 120	0.22 135	0.23 135	0.23 138	0.23 133	0.23 120	0.22 135	0.23 120	0.22 135	0.22 114	0.22 134	0.22 131	0.22 135	0.22 114	0.22 135	0.22 113	0.22 135

IMH-64	0.29 129	0.23 104	0.23 119	0.23 122	0.22 134	0.22 115	0.23 137	0.22 100	0.22 133	2.02 297	0.23 137	0.23 120	0.22 135	0.23 135	0.23 138	0.23 133	0.23 120	0.22 135	0.23 120	0.22 135	0.22 114	0.22 134	0.22 131	0.22 135	0.22 114	0.22 135	0.22 113	0.22 135

UPFNet	0.29 129	0.24 112	0.16 90	0.24 127	0.16 111	0.24 128	0.16 111	0.23 108	0.16 104	1.19 256	0.16 107	0.23 120	0.16 109	0.17 110	0.16 109	0.89 277	0.24 125	0.16 109	0.24 126	0.18 124	1.20 292	0.16 112	0.17 107	0.16 110	0.24 126	0.16 111	0.24 124	0.16 108

WAO-6	0.30 133	0.22 99	0.23 119	0.22 114	0.23 139	0.23 124	0.22 135	0.22 100	0.23 136	2.21 307	0.22 134	0.22 114	0.22 135	0.22 130	0.22 136	0.23 133	0.22 115	0.23 140	0.22 112	0.22 135	0.22 114	0.22 134	0.22 131	0.22 135	0.23 120	0.23 138	0.22 113	0.22 135

anonymity	0.30 133	0.34 136	0.27 131	0.33 150	0.27 148	0.33 151	0.28 155	0.33 130	0.28 155	0.33 123	0.28 156	0.33 149	0.28 153	0.28 155	0.28 157	0.28 152	0.34 150	0.28 152	0.34 150	0.28 154	0.34 145	0.27 147	0.27 145	0.27 150	0.34 150	0.28 152	0.34 151	0.28 154

iRaft-Stereo_20w	0.30 133	0.46 168	0.27 131	0.34 152	0.26 143	0.35 155	0.28 155	0.34 136	0.26 146	0.34 126	0.26 147	0.34 151	0.26 147	0.26 141	0.26 148	0.26 140	0.34 150	0.26 146	0.34 150	0.26 147	0.34 145	0.26 146	0.26 141	0.26 145	0.34 150	0.26 145	0.34 151	0.26 146

MMNet	0.30 133	0.24 112	0.17 95	0.24 127	0.17 115	0.24 128	0.17 114	0.23 108	0.18 121	1.21 259	0.17 109	0.23 120	0.17 113	0.17 110	0.17 113	0.89 277	0.24 125	0.17 113	0.24 126	0.17 114	1.22 294	0.16 112	0.17 107	0.17 111	0.24 126	0.17 113	0.24 124	0.17 115

delet	0.30 133	0.24 112	0.17 95	0.24 127	0.17 115	0.24 128	0.17 114	0.23 108	0.16 104	1.21 259	0.17 109	0.24 127	0.17 113	0.17 110	0.17 113	0.91 281	0.24 125	0.17 113	0.24 126	0.17 114	1.23 296	0.17 116	0.17 107	0.17 111	0.24 126	0.17 113	0.24 124	0.17 115

psm_up	0.30 133	0.24 112	0.17 95	0.25 132	0.17 115	0.24 128	0.17 114	0.24 112	0.17 110	1.20 258	0.17 109	0.23 120	0.17 113	0.17 110	0.18 121	0.90 280	0.24 125	0.17 113	0.25 133	0.17 114	1.24 299	0.17 116	0.17 107	0.17 111	0.24 126	0.17 113	0.24 124	0.17 115

MLCV	0.30 133	0.33 135	0.28 134	0.34 152	0.28 153	0.33 151	0.28 155	0.33 130	0.29 163	0.33 123	0.27 151	0.33 149	0.28 153	0.26 141	0.29 168	0.28 152	0.33 149	0.28 152	0.33 147	0.28 154	0.33 144	0.27 147	0.28 151	0.28 155	0.33 148	0.28 152	0.33 147	0.28 154

DN-CSS_ROB	0.30 133	0.34 136	0.29 139	0.34 152	0.27 148	0.34 153	0.28 155	0.33 130	0.27 149	0.34 126	0.27 151	0.34 151	0.28 153	0.29 160	0.27 152	0.26 140	0.35 153	0.29 165	0.33 147	0.28 154	0.34 145	0.28 155	0.28 151	0.27 150	0.34 150	0.28 152	0.33 147	0.28 154

SCION-MonSter(vits)	0.31 141	0.76 218	0.22 114	0.19 103	0.15 106	0.19 103	0.15 105	0.41 160	0.27 149	0.38 138	0.27 151	0.38 166	0.27 150	0.27 149	0.27 152	0.27 149	0.40 180	0.27 150	0.39 175	0.27 151	0.39 168	0.27 147	0.27 145	0.27 150	0.39 172	0.27 148	0.39 172	0.27 150

UNDER WATER-64	0.31 141	0.25 116	0.25 125	0.26 138	0.26 143	0.25 136	0.26 143	0.25 113	0.26 146	1.69 281	0.26 147	0.25 132	0.25 141	0.25 139	0.26 148	0.26 140	0.25 133	0.26 146	0.26 137	0.26 147	0.25 128	0.25 140	0.25 137	0.25 141	0.26 139	0.26 145	0.25 133	0.26 146

LG-Stereo_L2	0.32 143	0.45 164	0.36 156	0.37 162	0.27 148	0.37 164	0.27 147	0.43 166	0.27 149	0.36 134	0.31 178	0.36 160	0.27 150	0.27 149	0.27 152	0.30 170	0.37 161	0.27 150	0.37 159	0.27 151	0.37 155	0.27 147	0.27 145	0.27 150	0.37 159	0.27 148	0.37 159	0.27 150

CASnet	0.32 143	0.53 184	0.34 153	0.27 141	0.31 179	0.34 153	0.29 172	0.31 128	0.32 175	0.25 111	0.31 178	0.27 142	0.40 207	0.45 210	0.27 152	0.30 170	0.26 140	0.40 206	0.28 143	0.37 196	0.28 139	0.39 205	0.29 162	0.40 209	0.29 144	0.28 152	0.24 124	0.30 176
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 143	0.45 164	0.29 139	0.36 160	0.29 167	0.36 160	0.29 172	0.36 143	0.29 163	0.35 128	0.29 166	0.35 154	0.28 153	0.27 149	0.28 157	0.28 152	0.35 153	0.28 152	0.35 152	0.28 154	0.35 149	0.28 155	0.29 162	0.29 169	0.36 155	0.29 171	0.36 156	0.29 169

TS12	0.33 146	0.16 83	1.86 317	0.16 92	0.14 102	0.15 85	0.14 99	1.78 292	0.21 128	0.15 67	0.14 100	0.15 86	0.16 109	1.83 323	0.18 121	0.20 124	0.14 75	0.11 77	0.12 72	0.11 75	0.15 86	0.14 103	0.12 89	0.09 56	0.15 82	0.10 59	0.10 57	0.13 99

RSM	0.33 146	0.36 140	0.31 148	0.39 179	0.32 183	0.36 160	0.30 179	0.35 139	0.38 195	0.35 128	0.31 178	0.35 154	0.30 173	0.30 166	0.31 178	0.30 170	0.36 158	0.31 176	0.36 155	0.30 175	0.36 153	0.31 178	0.31 175	0.31 177	0.36 155	0.31 179	0.36 156	0.31 180

SQANet	0.33 146	0.28 127	0.28 134	0.28 145	0.28 153	0.29 146	0.28 155	0.28 122	0.28 155	1.59 278	0.28 156	0.28 144	0.28 153	0.28 155	0.28 157	0.28 152	0.28 144	0.28 152	0.29 144	0.28 154	0.28 139	0.28 155	0.28 151	0.28 155	0.28 143	0.28 152	0.28 143	0.28 154

DGSMNet	0.33 146	0.42 159	0.28 134	0.40 180	0.28 153	0.40 180	0.28 155	0.40 158	0.28 155	0.40 151	0.28 156	0.39 172	0.28 153	0.27 149	0.28 157	0.28 152	0.40 180	0.28 152	0.42 192	0.29 167	0.41 176	0.31 178	0.29 162	0.28 155	0.41 180	0.28 152	0.42 191	0.29 169

gcap_with_dpt	0.34 150	0.42 159	0.29 139	0.42 191	0.29 167	0.42 193	0.29 172	0.39 154	0.29 163	0.39 143	0.29 166	0.39 172	0.29 165	0.29 160	0.29 168	0.28 152	0.42 189	0.29 165	0.42 192	0.29 167	0.42 187	0.28 155	0.28 151	0.28 155	0.41 180	0.28 152	0.41 179	0.28 154

castereo	0.34 150	1.59 276	1.39 292	0.17 97	0.15 106	0.18 98	0.26 143	1.74 291	0.17 110	0.19 90	0.18 124	0.18 102	0.20 128	0.20 122	0.22 136	0.21 128	0.18 101	0.17 113	0.19 103	0.16 110	0.18 99	0.20 131	0.17 107	0.21 132	0.19 102	0.17 113	0.19 101	0.16 108

GCAP-BAT	0.34 150	0.42 159	0.29 139	0.42 191	0.29 167	0.42 193	0.29 172	0.39 154	0.29 163	0.39 143	0.29 166	0.39 172	0.29 165	0.29 160	0.29 168	0.28 152	0.42 189	0.29 165	0.42 192	0.29 167	0.42 187	0.28 155	0.28 151	0.28 155	0.41 180	0.28 152	0.41 179	0.28 154

RAFT-Test	0.34 150	0.45 164	0.30 145	0.38 166	0.32 183	0.40 180	0.32 185	0.39 154	0.32 175	0.39 143	0.30 174	0.37 162	0.29 165	0.30 166	0.30 174	0.29 165	0.38 164	0.30 172	0.38 163	0.29 167	0.38 158	0.29 171	0.29 162	0.30 175	0.38 162	0.30 176	0.38 161	0.30 176

RAFT + AFF	0.34 150	0.29 128	0.32 151	0.31 148	0.30 175	0.39 177	0.32 185	0.39 154	0.30 167	0.39 143	0.32 181	0.39 172	0.32 178	0.35 179	0.36 190	0.32 179	0.38 164	0.31 176	0.38 163	0.31 180	0.38 158	0.28 155	0.37 195	0.34 186	0.38 162	0.30 176	0.38 161	0.28 154

ETE_ROB	0.35 155	0.35 139	0.35 154	0.35 156	0.35 191	0.35 155	0.35 188	0.35 139	0.35 187	0.35 128	0.35 189	0.35 154	0.35 187	0.35 179	0.35 186	0.35 187	0.35 153	0.35 188	0.35 152	0.35 190	0.35 149	0.35 187	0.35 186	0.35 190	0.35 153	0.35 188	0.35 153	0.35 189

VIP-Stereo	0.36 156	2.00 287	1.11 276	0.26 138	0.16 111	0.24 128	0.15 105	2.00 304	0.23 136	0.24 105	0.15 103	0.23 120	0.16 109	0.16 108	0.16 109	0.15 107	0.24 125	0.15 107	0.24 126	0.16 110	0.24 124	0.15 108	0.15 102	0.20 128	0.24 126	0.15 106	0.24 124	0.15 105

GREAT-IGEV	0.36 156	0.46 168	0.33 152	0.43 194	0.30 175	0.43 199	0.30 179	0.45 169	0.30 167	0.42 163	0.30 174	0.43 194	0.30 173	0.30 166	0.30 174	0.30 170	0.43 195	0.30 172	0.43 196	0.30 175	0.43 190	0.30 175	0.30 172	0.30 175	0.43 194	0.30 176	0.43 193	0.30 176
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	0.36 156	0.50 181	0.30 145	0.40 180	0.29 167	0.40 180	0.29 172	0.35 139	0.30 167	0.47 175	0.30 174	0.35 154	0.32 178	0.29 160	0.34 184	0.33 183	0.59 229	0.31 176	0.39 175	0.29 167	0.37 155	0.38 196	0.29 162	0.31 177	0.58 233	0.28 152	0.51 219	0.29 169

GEStereo_RVC	0.36 156	0.23 104	0.18 100	0.23 122	0.18 125	0.23 124	0.19 128	0.22 100	0.19 123	0.24 105	0.20 128	0.24 127	0.18 126	0.18 117	0.18 121	0.21 128	0.25 133	0.18 126	0.22 112	0.18 124	0.23 121	0.18 127	0.19 124	0.20 128	0.23 120	0.20 128	4.43 354	0.19 127

DMCA	0.36 156	0.38 143	0.37 158	0.35 156	0.35 191	0.35 155	0.36 194	0.35 139	0.36 192	0.36 134	0.37 198	0.36 160	0.36 192	0.36 184	0.35 186	0.37 192	0.36 158	0.36 190	0.36 155	0.36 194	0.36 153	0.35 187	0.36 191	0.36 193	0.37 159	0.36 191	0.36 156	0.36 194

LACA_dic	0.37 161	1.72 281	1.69 307	0.13 74	0.12 93	0.15 85	0.12 91	1.69 289	0.16 104	0.17 84	0.19 127	0.13 74	0.12 94	1.70 320	0.13 96	0.13 96	0.16 92	0.12 94	0.14 75	0.14 102	0.13 75	0.12 93	0.12 89	0.12 92	0.14 75	0.12 92	0.13 76	0.12 90

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 161	0.64 203	0.59 217	0.38 166	0.31 179	0.38 168	0.31 182	0.65 209	0.32 175	0.38 138	0.32 181	0.38 166	0.32 178	0.32 170	0.32 180	0.32 179	0.38 164	0.32 180	0.39 175	0.32 181	0.39 168	0.32 181	0.32 176	0.32 179	0.39 172	0.32 181	0.39 172	0.32 182

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 161	0.65 205	0.60 219	0.38 166	0.31 179	0.38 168	0.31 182	0.65 209	0.32 175	0.37 136	0.32 181	0.37 162	0.32 178	0.32 170	0.32 180	0.32 179	0.38 164	0.32 180	0.38 163	0.32 181	0.38 158	0.32 181	0.32 176	0.32 179	0.38 162	0.32 181	0.38 161	0.32 182

DDF-Stereo	0.37 161	0.57 194	0.50 198	0.40 180	0.32 183	0.40 180	0.32 185	0.53 193	0.32 175	0.39 143	0.32 181	0.39 172	0.32 178	0.32 170	0.32 180	0.32 179	0.40 180	0.32 180	0.40 178	0.32 181	0.40 175	0.32 181	0.32 176	0.32 179	0.40 175	0.32 181	0.40 175	0.32 182

XPNet_ROB	0.37 161	0.37 142	0.37 158	0.37 162	0.37 197	0.37 164	0.37 199	0.37 145	0.37 194	0.37 136	0.37 198	0.37 162	0.37 194	0.37 186	0.37 193	0.37 192	0.37 161	0.37 195	0.37 159	0.37 196	0.37 155	0.37 193	0.37 195	0.37 199	0.37 159	0.37 197	0.37 159	0.37 197

GIP-stereo	0.38 166	0.56 191	0.40 164	0.45 202	0.33 186	0.44 201	0.35 188	0.49 183	0.33 181	0.43 166	0.32 181	0.42 190	0.31 175	0.33 174	0.33 183	0.34 184	0.40 180	0.32 180	0.40 178	0.32 181	0.43 190	0.38 196	0.33 181	0.32 179	0.43 194	0.32 181	0.42 191	0.34 188

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 166	1.06 241	0.54 206	0.59 235	0.27 148	0.46 203	0.27 147	0.46 170	0.27 149	0.46 172	0.27 151	0.46 198	0.26 147	0.27 149	0.27 152	0.26 140	0.46 199	0.26 146	0.45 199	0.30 175	0.46 194	0.27 147	0.27 145	0.27 150	0.46 198	0.27 148	0.45 196	0.26 146

CES	0.38 166	0.34 136	0.44 176	0.43 194	0.33 186	0.37 164	0.44 220	0.37 145	0.38 195	0.45 169	0.35 189	0.35 154	0.41 208	0.45 210	0.36 190	0.36 189	0.36 158	0.45 219	0.43 196	0.35 190	0.34 145	0.46 219	0.36 191	0.36 193	0.42 193	0.34 187	0.35 153	0.38 200

PML	0.39 169	0.56 191	0.29 139	0.55 229	0.28 153	0.56 231	0.28 155	0.51 190	0.28 155	0.50 181	0.28 156	0.51 219	0.28 153	0.29 160	0.28 157	0.29 165	0.56 227	0.29 165	0.57 234	0.28 154	0.56 226	0.28 155	0.28 151	0.29 169	0.56 230	0.28 152	0.56 228	0.28 154

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 170	2.14 297	1.91 321	0.20 106	0.18 125	0.19 103	0.17 114	2.23 307	0.19 123	0.24 105	0.21 131	0.19 105	0.21 133	0.20 122	0.18 121	0.20 124	0.20 107	0.18 126	0.20 106	0.19 129	0.19 103	0.17 116	0.18 121	0.17 111	0.20 106	0.20 128	0.21 110	0.19 127

quiztm	0.41 171	0.45 164	0.40 164	0.44 197	0.39 206	0.45 202	0.39 209	0.44 168	0.40 204	0.45 169	0.39 209	0.45 197	0.39 206	0.39 197	0.40 208	0.39 203	0.45 198	0.40 206	0.45 199	0.39 207	0.44 192	0.39 205	0.39 205	0.39 207	0.44 196	0.39 207	0.44 195	0.39 206

GASTEREO	0.41 171	0.54 185	0.44 176	0.48 213	0.35 191	0.48 215	0.35 188	0.53 193	0.35 187	0.46 172	0.35 189	0.46 198	0.35 187	0.35 179	0.35 186	0.35 187	0.47 203	0.35 188	0.47 205	0.35 190	0.47 198	0.38 196	0.35 186	0.35 190	0.48 209	0.35 188	0.47 201	0.35 189

GwcNet-ADL	0.41 171	0.41 149	0.41 167	0.41 187	0.41 209	0.41 184	0.41 211	0.41 160	0.41 208	0.41 152	0.41 212	0.41 185	0.41 208	0.41 199	0.41 211	0.41 205	0.41 184	0.41 209	0.41 183	0.41 210	0.41 176	0.41 210	0.41 208	0.41 210	0.41 180	0.41 210	0.41 179	0.41 210

PSMNet-ADL	0.41 171	0.41 149	0.41 167	0.41 187	0.41 209	0.41 184	0.41 211	0.41 160	0.41 208	0.41 152	0.41 212	0.41 185	0.41 208	0.41 199	0.41 211	0.41 205	0.41 184	0.41 209	0.41 183	0.41 210	0.41 176	0.41 210	0.41 208	0.41 210	0.41 180	0.41 210	0.41 179	0.41 210

GANet-ADL	0.41 171	0.41 149	0.41 167	0.41 187	0.41 209	0.41 184	0.41 211	0.41 160	0.41 208	0.41 152	0.41 212	0.41 185	0.41 208	0.41 199	0.41 211	0.41 205	0.41 184	0.41 209	0.41 183	0.41 210	0.41 176	0.41 210	0.41 208	0.41 210	0.41 180	0.41 210	0.41 179	0.41 210

ADLNet	0.41 171	0.41 149	0.41 167	0.41 187	0.41 209	0.41 184	0.41 211	0.41 160	0.41 208	0.41 152	0.41 212	0.41 185	0.41 208	0.41 199	0.41 211	0.41 205	0.41 184	0.41 209	0.41 183	0.41 210	0.41 176	0.41 210	0.41 208	0.41 210	0.41 180	0.41 210	0.41 179	0.41 210

GEAStereo	0.42 177	0.55 187	0.44 176	0.48 213	0.35 191	0.48 215	0.35 188	0.54 195	0.35 187	0.47 175	0.36 192	0.47 203	0.41 208	0.38 188	0.38 195	0.38 195	0.51 218	0.36 190	0.51 223	0.38 200	0.48 205	0.35 187	0.35 186	0.36 193	0.52 221	0.37 197	0.48 207	0.36 194

GSStereo	0.42 177	0.56 191	0.44 176	0.48 213	0.36 196	0.48 215	0.36 194	0.54 195	0.36 192	0.47 175	0.36 192	0.47 203	0.36 192	0.36 184	0.35 186	0.36 189	0.48 208	0.36 190	0.48 212	0.36 194	0.48 205	0.36 192	0.36 191	0.36 193	0.48 209	0.36 191	0.48 207	0.35 189

gasm-f	0.42 177	0.55 187	0.44 176	0.48 213	0.35 191	0.48 215	0.35 188	0.54 195	0.35 187	0.47 175	0.36 192	0.47 203	0.41 208	0.38 188	0.38 195	0.38 195	0.51 218	0.36 190	0.51 223	0.38 200	0.48 205	0.35 187	0.35 186	0.36 193	0.52 221	0.37 197	0.48 207	0.36 194

DEFOM-Stereo	0.43 180	1.60 278	1.47 297	0.30 146	0.28 153	0.31 148	0.28 155	1.65 288	0.25 139	0.29 121	0.26 147	0.30 147	0.29 165	0.27 149	0.26 148	0.26 140	0.30 146	0.29 165	0.30 146	0.26 147	0.29 141	0.29 171	0.27 145	0.26 145	0.30 145	0.29 171	0.30 145	0.29 169

GES	0.43 180	0.41 149	0.31 148	0.35 156	0.30 175	0.47 209	0.28 155	0.33 130	0.28 155	0.35 128	0.29 166	2.95 335	0.38 197	0.35 179	0.30 174	0.34 184	0.34 150	0.30 172	0.33 147	0.30 175	0.35 149	0.30 175	0.33 181	0.33 184	0.33 148	0.31 179	0.33 147	0.29 169

MSCF	0.44 182	0.60 200	0.47 184	0.50 221	0.40 207	0.50 222	0.38 202	0.57 203	0.38 195	0.48 179	0.38 201	0.48 211	0.38 197	0.38 188	0.38 195	0.38 195	0.49 213	0.38 198	0.49 216	0.39 207	0.50 213	0.38 196	0.38 199	0.38 200	0.49 214	0.38 201	0.49 215	0.38 200

LG-Stereo_L1	0.44 182	0.58 197	0.49 197	0.51 224	0.38 201	0.51 224	0.38 202	0.56 201	0.38 195	0.50 181	0.38 201	0.50 216	0.38 197	0.38 188	0.38 195	0.38 195	0.52 220	0.38 198	0.52 226	0.38 200	0.51 215	0.38 196	0.38 199	0.38 200	0.52 221	0.38 201	0.51 219	0.40 208

FCDSN-DC	0.44 182	0.31 132	0.35 154	0.34 152	0.28 153	0.35 155	0.30 179	0.32 129	0.25 139	1.32 266	0.24 141	1.00 276	0.32 178	0.35 179	0.34 184	0.30 170	0.72 247	0.37 195	0.48 212	0.32 181	0.53 221	0.49 234	0.23 135	0.29 169	0.50 215	0.42 215	0.61 236	0.71 270
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	0.45 185	0.57 194	0.45 182	0.54 226	0.37 197	0.53 228	0.37 199	0.56 201	0.40 204	0.53 187	0.38 201	0.53 223	0.37 194	0.37 186	0.37 193	0.37 192	0.55 223	0.38 198	0.53 228	0.37 196	0.53 221	0.37 193	0.37 195	0.39 207	0.54 226	0.37 197	0.54 225	0.37 197

WAO-7	0.46 186	0.38 143	0.38 160	0.38 166	0.38 201	0.38 168	0.38 202	0.38 148	0.38 195	2.57 324	0.38 201	0.38 166	0.38 197	0.38 188	0.38 195	0.38 195	0.38 164	0.38 198	0.38 163	0.38 200	0.38 158	0.38 196	0.38 199	0.38 200	0.38 162	0.38 201	0.38 161	0.38 200

Venus	0.46 186	0.38 143	0.40 164	0.38 166	0.38 201	0.39 177	0.38 202	0.38 148	0.38 195	2.71 326	0.38 201	0.38 166	0.38 197	0.38 188	0.38 195	0.38 195	0.38 164	0.38 198	0.38 163	0.38 200	0.38 158	0.38 196	0.38 199	0.38 200	0.38 162	0.38 201	0.39 172	0.38 200

HanzoNet	0.47 188	0.39 147	0.38 160	0.38 166	0.38 201	0.38 168	0.38 202	0.40 158	0.38 195	2.63 325	0.38 201	0.38 166	0.38 197	0.38 188	0.38 195	0.39 203	0.38 164	0.38 198	0.38 163	0.42 215	0.38 158	0.39 205	0.39 205	0.38 200	0.38 162	0.38 201	0.38 161	0.39 206

IMH	0.47 188	0.40 148	0.39 163	0.38 166	0.38 201	0.38 168	0.38 202	0.38 148	0.40 204	2.79 328	0.38 201	0.38 166	0.38 197	0.38 188	0.38 195	0.38 195	0.39 176	0.38 198	0.38 163	0.40 209	0.38 158	0.38 196	0.38 199	0.38 200	0.38 162	0.38 201	0.38 161	0.38 200

LL-Strereo2	0.47 188	2.60 310	0.51 202	0.38 166	0.28 153	0.37 164	0.28 155	0.55 199	0.35 187	0.44 168	0.34 188	0.44 196	0.34 185	0.34 175	0.36 190	0.36 189	0.47 203	0.36 190	0.47 205	0.35 190	0.47 198	0.35 187	0.35 186	0.35 190	0.46 198	0.35 188	0.47 201	0.35 189

DN	0.50 191	0.59 199	0.44 176	0.59 235	0.44 218	0.59 235	0.44 220	0.57 203	0.44 216	0.57 191	0.44 219	0.57 229	0.44 217	0.44 208	0.44 219	0.44 213	0.59 229	0.44 218	0.59 235	0.44 219	0.59 230	0.44 218	0.44 216	0.44 218	0.59 235	0.44 219	0.59 231	0.44 217

GMOStereo	0.50 191	0.44 162	2.38 331	0.40 180	0.34 188	0.42 193	0.36 194	1.96 298	0.34 182	0.41 152	0.36 192	0.42 190	0.35 187	0.34 175	0.38 195	0.31 175	0.39 176	0.34 184	0.40 178	0.33 187	0.39 168	0.33 184	0.33 181	0.34 186	0.40 175	0.36 191	0.40 175	0.32 182

error version	0.50 191	0.44 162	2.38 331	0.40 180	0.34 188	0.42 193	0.36 194	1.96 298	0.34 182	0.41 152	0.36 192	0.42 190	0.35 187	0.34 175	0.38 195	0.31 175	0.39 176	0.34 184	0.40 178	0.33 187	0.39 168	0.33 184	0.33 181	0.34 186	0.40 175	0.36 191	0.40 175	0.32 182

SANet	0.50 191	0.50 181	0.50 198	0.50 221	0.50 238	0.50 222	0.50 238	0.50 187	0.50 237	0.50 181	0.50 237	0.50 216	0.50 236	0.50 228	0.50 239	0.50 235	0.50 216	0.50 238	0.50 220	0.50 239	0.50 213	0.50 240	0.50 233	0.50 235	0.50 215	0.50 239	0.50 217	0.50 233

PDISCO_ROB	0.50 191	0.15 78	0.11 62	0.16 92	3.16 347	0.13 74	0.12 91	0.14 62	0.12 89	0.15 67	0.11 74	2.55 333	0.11 75	2.20 331	0.13 96	0.12 90	0.16 92	0.10 58	0.14 75	0.12 94	0.15 86	0.12 93	0.12 89	0.12 92	0.15 82	0.10 59	2.75 335	0.09 56

otaku	0.52 196	0.46 168	0.48 191	0.46 204	0.46 220	0.46 203	0.46 222	0.46 170	0.47 225	1.88 285	0.46 222	0.46 198	0.46 222	0.46 212	0.46 222	0.46 216	0.47 203	0.46 220	0.46 201	0.46 222	0.47 198	0.46 219	0.46 218	0.46 221	0.47 204	0.46 221	0.46 197	0.47 222

HaxPig	0.52 196	0.48 177	0.47 184	0.47 209	0.47 224	0.47 209	0.47 226	0.47 176	0.47 225	1.80 282	0.47 226	0.47 203	0.47 225	0.47 216	0.47 226	0.47 223	0.47 203	0.47 227	0.47 205	0.47 227	0.47 198	0.47 227	0.47 224	0.47 225	0.47 204	0.47 228	0.47 201	0.47 222

UNDER WATER	0.52 196	0.47 174	0.47 184	0.47 209	0.47 224	0.47 209	0.47 226	0.47 176	0.47 225	1.90 286	0.47 226	0.47 203	0.47 225	0.47 216	0.47 226	0.47 223	0.46 199	0.47 227	0.47 205	0.47 227	0.46 194	0.47 227	0.47 224	0.48 229	0.47 204	0.47 228	0.47 201	0.47 222

Dean	0.52 196	0.46 168	0.48 191	0.46 204	0.46 220	0.46 203	0.46 222	0.46 170	0.46 220	1.90 286	0.46 222	0.47 203	0.46 222	0.46 212	0.46 222	0.46 216	0.48 208	0.46 220	0.46 201	0.46 222	0.46 194	0.46 219	0.46 218	0.46 221	0.46 198	0.46 221	0.46 197	0.46 219

Ntro	0.53 200	0.47 174	0.50 198	0.46 204	0.48 230	0.47 209	0.47 226	0.46 170	0.46 220	2.05 299	0.47 226	0.47 203	0.49 234	0.47 216	0.47 226	0.46 216	0.48 208	0.46 220	0.49 216	0.46 222	0.47 198	0.46 219	0.46 218	0.47 225	0.46 198	0.46 221	0.47 201	0.47 222

RainbowNet	0.53 200	0.48 177	0.48 191	0.48 213	0.48 230	0.48 215	0.48 231	0.48 179	0.48 230	1.92 288	0.48 232	0.48 211	0.48 229	0.48 222	0.48 232	0.48 227	0.48 208	0.48 231	0.48 212	0.48 231	0.48 205	0.48 230	0.48 228	0.48 229	0.48 209	0.48 232	0.48 207	0.48 229

LVE	0.53 200	0.47 174	0.48 191	0.47 209	0.47 224	0.47 209	0.47 226	0.48 179	0.47 225	1.96 293	0.47 226	0.47 203	0.47 225	0.47 216	0.47 226	0.47 223	0.47 203	0.47 227	0.47 205	0.47 227	0.47 198	0.47 227	0.47 224	0.47 225	0.47 204	0.47 228	0.47 201	0.47 222

ACVNet_1	0.53 200	0.46 168	0.48 191	0.47 209	0.47 224	0.46 203	0.48 231	0.48 179	0.48 230	2.07 300	0.47 226	0.48 211	0.48 229	0.47 216	0.47 226	0.46 216	0.49 213	0.47 227	0.47 205	0.47 227	0.48 205	0.46 219	0.46 218	0.48 229	0.47 204	0.47 228	0.48 207	0.47 222

ACVNet-4b	0.53 200	0.46 168	0.47 184	0.46 204	0.46 220	0.46 203	0.46 222	0.46 170	0.46 220	2.17 303	0.46 222	0.46 198	0.47 225	0.46 212	0.46 222	0.46 216	0.46 199	0.46 220	0.46 201	0.46 222	0.46 194	0.46 219	0.46 218	0.47 225	0.46 198	0.46 221	0.46 197	0.46 219

AIO-test2	0.54 205	0.65 205	0.55 209	0.60 238	0.50 238	0.60 237	0.49 234	0.65 209	0.48 230	0.60 195	0.49 235	0.59 231	0.50 236	0.50 228	0.49 236	0.49 231	0.60 232	0.50 238	0.60 238	0.49 236	0.60 232	0.49 234	0.50 233	0.51 237	0.60 238	0.48 232	0.60 233	0.50 233

AIO-test1	0.54 205	0.64 203	0.54 206	0.60 238	0.49 234	0.61 239	0.49 234	0.64 208	0.49 235	0.59 193	0.48 232	0.60 233	0.50 236	0.48 222	0.48 232	0.48 227	0.60 232	0.48 231	0.60 238	0.48 231	0.60 232	0.49 234	0.49 230	0.49 233	0.59 235	0.49 236	0.60 233	0.49 230

notaker	0.54 205	0.48 177	0.48 191	0.48 213	0.48 230	0.48 215	0.49 234	0.48 179	0.48 230	1.95 292	0.48 232	0.48 211	0.48 229	0.48 222	0.48 232	0.48 227	0.48 208	0.48 231	0.48 212	0.48 231	0.49 211	0.48 230	0.48 228	0.49 233	0.48 209	0.48 232	0.48 207	0.49 230

FSD	0.55 208	0.55 187	0.42 173	0.54 226	0.42 214	0.55 230	0.43 218	0.54 195	0.42 213	0.59 193	0.42 217	0.54 225	0.44 217	0.43 206	0.42 217	0.42 210	0.55 223	0.42 215	2.46 329	0.44 219	0.55 224	0.43 216	0.42 212	0.44 218	0.55 227	0.43 218	0.55 226	0.53 239

ACVNet_2	0.55 208	0.49 180	0.50 198	0.49 219	0.49 234	0.49 221	0.49 234	0.49 183	0.49 235	2.14 302	0.49 235	0.50 216	0.49 234	0.49 225	0.49 236	0.49 231	0.50 216	0.49 237	0.50 220	0.49 236	0.49 211	0.49 234	0.49 230	0.50 235	0.50 215	0.49 236	0.50 217	0.49 230

CFNet	0.55 208	0.25 116	0.18 100	0.25 132	0.18 125	0.25 136	0.18 127	0.25 113	0.18 121	0.25 111	0.18 124	0.25 132	0.18 126	0.18 117	0.18 121	0.18 120	0.25 133	0.18 126	0.25 133	0.18 124	5.31 366	4.36 366	0.18 121	0.18 125	0.25 134	0.18 125	0.25 133	0.18 126

PSMNet_ROB	0.55 208	0.55 187	0.56 212	0.56 230	0.55 242	0.56 231	0.55 242	0.55 199	0.55 241	0.55 188	0.55 242	0.55 226	0.55 244	0.55 231	0.56 244	0.55 239	0.55 223	0.55 244	0.55 231	0.55 242	0.55 224	0.55 243	0.55 238	0.55 243	0.55 227	0.55 244	0.55 226	0.55 240

PointNet	0.56 212	0.69 209	0.47 184	0.69 247	0.47 224	0.69 245	0.47 226	0.70 218	0.47 225	0.69 201	0.47 226	0.69 243	0.48 229	0.47 216	0.47 226	0.47 223	0.70 243	0.48 231	0.70 246	0.48 231	0.69 242	0.48 230	0.47 224	0.48 229	0.70 246	0.48 232	0.69 242	0.47 222

IER	0.56 212	2.72 313	2.20 325	0.38 166	0.29 167	0.38 168	0.27 147	2.77 324	0.27 149	0.38 138	0.28 156	0.37 162	0.25 141	0.26 141	0.25 143	0.26 140	0.38 164	0.29 165	0.38 163	0.25 143	0.39 168	0.25 140	0.29 162	0.29 169	0.40 175	0.25 141	0.38 161	0.25 141

LG-Stereo	0.57 214	0.58 197	0.43 174	0.54 226	0.65 253	0.95 268	0.69 267	0.69 214	0.38 195	0.52 185	0.37 198	0.53 223	0.37 194	0.68 259	0.73 272	0.72 268	0.70 243	0.37 195	0.54 230	0.37 196	0.54 223	0.37 193	0.37 195	0.56 244	0.95 269	0.59 249	0.84 258	0.37 197

CASS	0.58 215	0.89 226	0.55 209	0.56 230	0.55 242	0.60 237	0.57 248	0.57 203	0.56 243	0.55 188	0.56 243	0.56 227	0.50 236	0.63 243	0.56 244	0.56 242	0.62 235	0.62 253	0.59 235	0.56 244	0.56 226	0.48 230	0.60 245	0.56 244	0.57 232	0.60 251	0.57 230	0.59 245
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 216	0.29 128	0.22 114	0.27 141	5.05 369	0.30 147	0.21 133	0.28 122	0.21 128	0.27 119	0.21 131	0.27 142	0.20 128	0.21 127	0.21 132	0.21 128	0.27 142	0.21 134	0.27 141	0.21 134	0.27 137	0.23 139	0.21 128	0.21 132	0.27 141	0.21 132	5.06 362	0.22 135

LMCR-Stereo	0.61 217	0.61 201	0.61 224	0.61 241	0.61 249	0.67 244	0.61 253	0.61 206	0.61 250	0.61 196	0.61 250	0.61 234	0.61 251	0.61 239	0.61 251	0.61 246	0.61 234	0.61 252	0.61 240	0.61 250	0.61 234	0.61 250	0.61 246	0.61 253	0.61 240	0.61 252	0.61 236	0.61 251

AANet_RVC	0.61 217	0.31 132	5.05 352	0.31 148	0.19 129	0.24 128	0.20 130	5.86 348	0.20 125	0.24 105	0.18 124	0.25 132	0.20 128	0.23 135	0.21 132	0.18 120	0.37 161	0.18 126	0.24 126	0.19 129	0.25 128	0.19 130	0.19 124	0.19 127	0.24 126	0.15 106	0.24 124	0.20 129

iRaftStereo_RVC	0.62 219	1.76 282	2.24 327	0.52 225	0.37 197	0.53 228	0.38 202	2.51 318	0.38 195	0.51 184	0.38 201	0.51 219	0.38 197	0.38 188	0.38 195	0.38 195	0.52 220	0.38 198	0.52 226	0.38 200	0.52 218	0.38 196	0.38 199	0.38 200	0.52 221	0.39 207	0.52 222	0.38 200

DNS	0.64 220	2.00 287	1.58 299	0.59 235	0.42 214	0.59 235	0.42 216	1.99 302	0.42 213	0.57 191	0.42 217	0.57 229	0.42 216	0.42 205	0.42 217	0.42 210	0.59 229	0.42 215	0.59 235	0.42 215	0.59 230	0.42 215	0.42 212	0.42 216	0.59 235	0.42 215	0.59 231	0.42 215

ARAFT	0.64 220	0.74 216	0.62 227	0.70 253	0.56 244	0.72 250	0.55 242	0.72 224	0.54 240	0.73 208	0.56 243	0.72 249	0.56 246	0.56 233	0.62 252	0.63 248	0.73 248	0.53 243	0.73 250	0.54 241	0.72 246	0.65 253	0.62 247	0.56 244	0.72 249	0.54 242	0.72 247	0.57 242

test_1	0.65 222	4.37 330	2.38 331	0.40 180	0.34 188	0.42 193	0.36 194	1.96 298	0.34 182	0.41 152	0.36 192	0.42 190	0.35 187	0.34 175	0.38 195	0.31 175	0.39 176	0.34 184	0.40 178	0.33 187	0.39 168	0.33 184	0.33 181	0.34 186	0.40 175	0.36 191	0.40 175	0.32 182

zero-FE	0.66 223	0.80 220	0.56 212	0.79 257	0.58 246	0.82 255	0.55 242	0.76 227	0.56 243	0.75 210	0.58 247	0.75 253	0.59 249	0.57 234	0.56 244	0.55 239	0.79 252	0.55 244	0.78 256	0.55 242	0.85 255	0.58 245	0.55 238	0.57 248	0.80 255	0.57 246	0.80 252	0.57 242

HH	0.66 223	2.13 292	0.47 184	0.37 162	0.29 167	0.36 160	0.27 147	0.49 183	0.44 216	0.78 211	0.68 262	0.67 239	0.90 281	0.62 240	0.90 280	0.53 237	0.88 260	0.48 231	0.37 159	0.29 167	0.63 237	0.66 256	0.66 251	0.51 237	1.06 286	0.61 252	1.08 285	0.60 247

HanStereo	0.66 223	2.13 292	0.47 184	0.37 162	0.29 167	0.36 160	0.27 147	0.49 183	0.44 216	0.78 211	0.68 262	0.67 239	0.90 281	0.62 240	0.90 280	0.53 237	0.88 260	0.48 231	0.37 159	0.29 167	0.63 237	0.66 256	0.66 251	0.51 237	1.06 286	0.61 252	1.08 285	0.60 247

DSFCA	0.66 223	0.73 214	0.74 238	0.68 246	0.65 253	0.64 241	0.65 258	0.65 209	0.65 252	0.66 199	0.65 253	0.65 236	0.64 252	0.65 246	0.65 255	0.65 250	0.65 237	0.65 256	0.65 242	0.65 253	0.65 240	0.65 253	0.65 250	0.65 256	0.66 242	0.66 256	0.65 239	0.65 253

STTRV1_RVC	0.66 223	1.59 276	0.52 205	0.69 247	0.61 249	0.66 243	0.43 218	0.88 235	0.45 219	0.71 206	0.62 251	0.69 243	0.45 221	0.62 240	0.40 208	0.44 213	0.80 254	0.59 249	0.76 255	0.63 251	0.80 249	0.46 219	0.64 248	0.61 253	0.72 249	0.54 242	0.80 252	0.60 247

4D-IteraStereo	0.67 228	3.40 319	1.05 269	0.71 254	0.83 276	0.47 209	0.27 147	0.47 176	0.27 149	0.35 128	0.26 147	0.68 242	0.84 277	0.41 199	0.54 241	0.89 277	0.74 250	0.88 281	0.73 250	0.87 281	0.42 187	0.27 147	0.28 151	0.28 155	0.36 155	0.28 152	0.68 241	0.90 280

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 228	0.74 216	0.60 219	0.79 257	0.61 249	0.76 251	0.57 248	0.71 222	0.56 243	0.71 206	0.54 241	0.72 249	0.66 255	0.65 246	0.65 255	0.64 249	0.74 250	0.64 255	0.74 252	0.63 251	0.73 247	0.65 253	0.64 248	0.64 255	0.74 251	0.61 252	0.73 248	0.64 252

Occ-G	0.68 230	0.54 185	3.16 341	0.57 234	0.45 219	0.52 227	0.40 210	3.44 331	0.46 220	0.52 185	0.45 221	0.51 219	0.44 217	0.44 208	0.40 208	0.45 215	0.55 223	0.41 209	0.53 228	0.43 217	0.52 218	0.40 208	0.44 216	0.45 220	0.55 227	0.44 219	0.53 224	0.44 217

mm2	0.69 231	0.69 209	0.69 231	0.69 247	0.69 263	0.69 245	0.69 267	0.69 214	0.69 264	0.69 201	0.69 265	0.69 243	0.69 265	0.69 261	0.69 268	0.69 262	0.69 241	0.69 267	0.69 244	0.69 265	0.69 242	0.69 267	0.69 265	0.69 269	0.69 244	0.69 267	0.69 242	0.69 265

mm1	0.69 231	0.69 209	0.69 231	0.69 247	0.69 263	0.69 245	0.69 267	0.69 214	0.69 264	0.69 201	0.69 265	0.69 243	0.69 265	0.69 261	0.69 268	0.69 262	0.69 241	0.69 267	0.69 244	0.69 265	0.69 242	0.69 267	0.69 265	0.69 269	0.69 244	0.69 267	0.69 242	0.69 265

TorneroNet-64	0.69 231	0.65 205	0.30 145	0.27 141	0.47 224	0.28 145	0.35 188	0.34 136	0.80 271	7.93 371	0.29 166	0.30 147	0.31 175	0.81 271	0.28 157	0.27 149	0.29 145	0.28 152	0.85 262	0.83 279	0.62 236	0.28 155	0.30 172	0.28 155	0.52 221	0.29 171	0.29 144	0.27 150

DDUNet	0.69 231	0.84 224	0.59 217	0.84 263	0.59 247	0.87 261	0.57 248	0.84 232	0.59 249	0.82 218	0.58 247	0.85 262	0.57 247	0.59 238	0.59 248	0.57 243	0.87 259	0.59 249	0.85 262	0.59 249	0.85 255	0.59 248	0.59 243	0.59 249	0.87 260	0.59 249	0.84 258	0.59 245

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 235	0.67 208	0.67 230	0.92 265	0.92 279	0.91 263	0.76 274	0.67 213	0.67 260	0.66 199	0.67 258	0.67 239	0.67 261	0.67 254	0.67 262	0.68 261	0.66 238	0.67 261	0.68 243	0.67 260	0.68 241	0.68 264	0.68 262	0.68 267	0.67 243	0.68 265	0.67 240	0.67 259

UDG	0.70 235	0.87 225	0.56 212	0.87 264	0.59 247	0.84 258	0.59 251	0.85 233	0.57 246	0.84 220	0.59 249	0.84 261	0.60 250	0.58 235	0.60 249	0.59 244	0.85 258	0.59 249	0.87 264	0.58 246	0.87 257	0.60 249	0.57 242	0.59 249	0.87 260	0.58 248	0.86 261	0.60 247

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 235	6.91 344	0.46 183	0.46 204	0.46 220	0.46 203	0.46 222	0.46 170	0.46 220	0.46 172	0.46 222	0.46 198	0.46 222	0.46 212	0.46 222	0.46 216	0.46 199	0.46 220	0.46 201	0.46 222	0.47 198	0.46 219	0.46 218	0.46 221	0.46 198	0.46 221	0.46 197	0.46 219

HCRNet	0.71 238	6.06 342	3.15 340	0.50 221	0.22 134	0.21 113	0.15 105	3.04 326	0.34 182	0.43 166	0.33 187	0.43 194	0.33 184	0.15 104	0.14 102	0.14 102	0.21 111	0.17 113	0.47 205	0.20 131	0.21 110	0.16 112	0.32 176	0.33 184	0.50 215	0.33 186	0.49 215	0.28 154

AFF-stereo	0.71 238	0.73 214	0.65 229	0.82 261	0.63 252	0.83 256	0.63 255	0.73 225	0.65 252	0.82 218	0.73 270	0.74 252	0.64 252	0.63 243	0.62 252	0.62 247	0.73 248	0.63 254	0.74 252	0.72 270	0.80 249	0.58 245	0.70 268	0.71 272	0.79 253	0.69 267	0.78 250	0.72 271

DMCA-RVC	0.71 238	0.72 212	0.72 233	0.71 254	0.70 266	0.70 248	0.70 272	0.70 218	0.71 266	0.70 205	0.71 268	0.71 248	0.70 267	0.70 263	0.71 270	0.70 265	0.70 243	0.71 271	0.70 246	0.71 268	0.70 245	0.70 269	0.71 270	0.71 272	0.70 246	0.72 272	0.71 245	0.70 268

PA-Net	0.71 238	0.62 202	0.55 209	0.69 247	0.71 267	0.70 248	0.69 267	0.69 214	0.74 269	0.73 208	0.75 271	0.59 231	0.72 270	0.82 272	0.79 275	0.83 274	0.67 240	0.76 274	0.81 260	0.67 260	0.61 234	0.76 273	0.68 262	0.65 256	0.82 258	0.76 275	0.71 245	0.69 265
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 242	0.57 194	0.57 215	0.56 230	0.92 279	1.07 286	0.63 255	1.03 256	0.82 275	0.49 180	0.77 272	0.69 243	0.54 243	0.58 235	0.54 241	0.86 276	1.06 281	0.72 272	1.06 284	0.79 273	0.58 229	0.87 279	0.59 243	0.46 221	0.76 252	0.46 221	1.05 282	0.97 285

AEACV	0.74 242	0.52 183	3.10 337	0.60 238	0.48 230	0.56 231	0.48 231	3.02 325	0.83 276	0.61 196	0.62 251	0.72 249	0.50 236	0.49 225	0.49 236	0.48 227	0.58 228	0.50 238	0.55 231	0.48 231	0.56 226	0.50 240	0.50 233	0.51 237	0.58 233	0.51 241	0.60 233	0.51 236

MyStereo04	0.76 244	4.78 336	0.62 227	0.63 244	0.54 241	0.65 242	0.56 246	0.61 206	0.58 247	0.61 196	0.56 243	0.63 235	0.57 247	0.63 243	0.60 249	0.60 245	0.64 236	0.56 247	0.63 241	0.58 246	0.63 237	0.62 252	0.55 238	0.60 251	0.63 241	0.57 246	0.64 238	0.58 244

RSM++	0.77 245	0.91 227	0.72 233	0.83 262	0.71 267	0.83 256	0.72 273	0.81 231	0.71 266	0.81 217	0.71 268	0.81 260	0.71 269	0.71 265	0.71 270	0.70 265	0.83 257	0.72 272	0.83 261	0.81 278	0.83 253	0.72 272	0.71 270	0.71 272	0.88 262	0.71 270	0.83 257	0.70 268

test-3	0.78 246	4.38 331	1.80 312	0.62 242	0.49 234	0.62 240	0.50 238	1.86 293	0.64 251	0.69 201	0.52 239	0.66 237	0.38 197	0.58 235	0.57 247	0.46 216	0.66 238	0.46 220	0.50 220	0.44 219	0.48 205	0.58 245	0.54 237	0.60 251	0.70 246	0.46 221	0.48 207	0.50 233

WQFJA1++	0.80 247	1.24 257	0.73 236	0.97 273	0.65 253	0.97 270	0.65 258	0.97 244	0.65 252	0.94 229	0.66 254	0.94 268	0.65 254	0.66 249	0.65 255	0.66 251	0.98 268	0.66 258	0.98 272	0.66 255	0.98 266	0.66 256	0.66 251	0.66 258	0.98 271	0.66 256	0.98 269	0.66 254

NLMM	0.80 247	1.26 263	0.75 242	0.98 275	0.66 256	0.97 270	0.66 260	0.97 244	0.66 255	0.94 229	0.66 254	0.96 275	0.66 255	0.66 249	0.68 266	0.67 256	0.99 270	0.68 266	0.98 272	0.66 255	0.99 267	0.66 256	0.66 251	0.66 258	1.00 277	0.66 256	0.99 270	0.66 254

AdaDepth	0.80 247	0.95 232	1.02 264	0.95 270	0.67 261	0.95 268	0.67 264	0.94 241	0.67 260	0.92 224	0.67 258	0.94 268	0.67 261	0.67 254	0.67 262	0.67 256	0.95 265	0.67 261	0.95 271	0.67 260	0.96 265	0.68 264	0.67 257	0.67 262	0.96 270	0.67 260	0.95 268	0.67 259

CroCo-Stereo	0.80 247	2.51 305	0.41 167	1.27 302	0.41 209	1.27 301	0.41 211	1.27 277	0.41 208	1.27 263	0.41 212	1.27 299	0.41 208	0.41 199	0.41 211	0.41 205	1.28 300	0.41 209	1.27 298	0.41 210	1.27 300	0.41 210	0.42 212	0.41 210	1.27 302	0.41 210	1.27 301	0.41 210
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	0.80 247	0.80 220	0.80 248	0.80 259	0.80 273	0.80 253	0.80 277	0.80 229	0.80 271	0.80 215	0.80 275	0.80 258	0.80 273	0.80 269	0.80 276	0.80 272	0.80 254	0.80 277	0.80 258	0.80 276	0.80 249	0.80 275	0.80 276	0.80 276	0.80 255	0.80 277	0.80 252	0.80 275

CSAN	0.80 247	0.80 220	0.80 248	0.80 259	0.80 273	0.80 253	0.80 277	0.80 229	0.80 271	0.80 215	0.80 275	0.80 258	0.80 273	0.80 269	0.80 276	0.80 272	0.80 254	0.80 277	0.80 258	0.80 276	0.80 249	0.80 275	0.80 276	0.80 276	0.80 255	0.80 277	0.80 252	0.80 275

WQFJX1	0.81 253	1.27 265	0.74 238	0.98 275	0.67 261	0.98 272	0.67 264	0.97 244	0.67 260	0.94 229	0.67 258	0.95 271	0.66 255	0.66 249	0.66 258	0.67 256	0.99 270	0.67 261	0.98 272	0.68 264	0.99 267	0.66 256	0.66 251	0.66 258	0.99 272	0.66 256	1.00 272	0.66 254

WQFJX	0.81 253	1.27 265	0.74 238	0.99 277	0.66 256	0.99 274	0.66 260	0.99 250	0.66 255	0.95 234	0.66 254	0.95 271	0.67 261	0.67 254	0.66 258	0.66 251	0.99 270	0.66 258	1.00 276	0.66 255	0.99 267	0.67 262	0.68 262	0.67 262	0.99 272	0.67 260	0.99 270	0.67 259

NLMM1	0.81 253	1.26 263	0.74 238	1.00 279	0.66 256	0.99 274	0.67 264	0.98 247	0.66 255	0.94 229	0.67 258	0.94 268	0.66 255	0.66 249	0.66 258	0.66 251	1.00 274	0.67 261	1.00 276	0.66 255	0.99 267	0.71 270	0.73 273	0.67 262	0.99 272	0.67 260	1.00 272	0.66 254

NLSM3	0.81 253	1.27 265	0.75 242	0.99 277	0.66 256	0.99 274	0.66 260	0.98 247	0.67 260	0.95 234	0.66 254	0.95 271	0.66 255	0.67 254	0.67 262	0.66 251	0.99 270	0.66 258	0.99 275	0.66 255	0.99 267	0.67 262	0.66 251	0.66 258	0.99 272	0.67 260	1.00 272	0.67 259

gcap-zeroshot	0.81 253	1.03 239	0.84 252	0.93 268	0.85 277	0.84 258	0.62 254	1.21 273	0.53 239	0.79 213	0.84 278	0.77 254	0.70 267	0.84 274	0.67 262	0.74 269	1.18 294	0.52 242	0.91 265	0.79 273	0.84 254	0.61 250	0.83 278	0.69 269	0.93 268	0.82 279	0.85 260	0.66 254

WQFJA1	0.82 258	1.52 275	0.76 244	1.01 284	0.66 256	0.98 272	0.66 260	0.98 247	0.66 255	0.95 234	0.68 262	0.95 271	0.66 255	0.68 259	0.66 258	0.66 251	1.00 274	0.67 261	1.00 276	0.67 260	0.99 267	0.68 264	0.67 257	0.68 267	0.99 272	0.67 260	1.00 272	0.67 259

AIO-Stereo	0.82 258	1.06 241	0.73 236	0.97 273	0.74 269	1.06 285	0.60 252	1.04 259	0.90 279	1.00 237	1.01 290	0.78 255	0.85 279	0.74 267	0.62 252	0.67 256	1.12 284	0.55 244	0.70 246	0.65 253	0.93 262	0.66 256	0.67 257	0.67 262	0.82 258	0.74 273	0.92 262	0.83 277

G-Net	0.82 258	1.77 283	0.78 246	0.78 256	0.78 271	0.78 252	0.78 275	0.78 228	0.79 270	0.79 213	0.78 273	0.78 255	0.78 272	0.78 268	0.78 274	0.78 270	0.79 252	0.79 275	0.79 257	0.79 273	0.79 248	0.79 274	0.79 275	0.79 275	0.79 253	0.79 276	0.79 251	0.79 274

ktn	0.84 261	1.15 246	0.54 206	1.16 296	1.26 311	0.51 224	0.53 241	0.51 190	0.66 255	4.54 354	0.51 238	0.52 222	0.52 242	0.66 249	0.51 240	0.51 236	1.37 305	1.17 304	0.49 216	0.51 240	1.23 296	0.51 242	0.67 257	0.51 237	0.51 219	0.68 265	0.51 219	0.51 236

KSHMR	0.85 262	0.72 212	0.51 202	0.49 219	0.49 234	0.51 224	1.07 298	0.50 187	0.48 230	6.04 366	0.52 239	0.66 237	0.98 287	0.49 225	0.77 273	0.49 231	1.17 291	0.51 241	0.49 216	1.06 296	0.51 215	0.49 234	0.49 230	0.51 237	1.04 284	0.49 236	0.81 256	0.72 271

CroCo-Stereo Lap2	0.85 262	2.86 316	0.43 174	1.33 304	0.43 217	1.31 302	0.42 216	1.32 278	0.42 213	1.31 265	0.44 219	1.32 301	0.44 217	0.43 206	0.44 219	0.43 212	1.35 301	0.43 217	1.32 302	0.43 217	1.31 302	0.43 216	0.43 215	0.42 216	1.31 304	0.42 215	1.31 302	0.43 216

MLG-Stereo	0.87 264	1.33 271	0.93 256	0.62 242	1.00 283	1.16 291	0.55 242	0.86 234	0.83 276	1.19 256	0.40 210	1.30 300	0.81 275	0.65 246	0.45 221	1.01 292	1.17 291	0.46 220	1.29 301	0.58 246	1.05 279	0.90 282	0.73 273	0.87 281	0.60 238	1.01 291	1.13 289	0.51 236

DGTPSM_ROB	0.92 265	0.93 231	0.91 254	0.93 268	0.91 278	0.92 264	0.93 283	0.92 238	0.92 280	0.92 224	0.91 280	0.91 264	0.93 284	0.91 275	0.92 284	0.92 284	0.92 263	0.92 282	0.92 266	0.90 282	0.91 258	0.92 283	0.93 282	0.94 286	0.92 266	0.91 281	0.92 262	0.97 285

pmcnn	0.92 265	0.92 228	0.92 255	0.92 265	0.92 279	0.92 264	0.92 281	0.92 238	0.92 280	0.92 224	0.92 282	0.92 267	0.92 283	0.92 277	0.92 284	0.92 284	0.92 263	0.92 282	0.92 266	0.92 286	0.92 260	0.92 283	0.92 281	0.92 285	0.92 266	0.92 282	0.92 262	0.92 283

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 267	0.77 219	0.82 250	1.16 296	0.75 270	0.99 274	0.92 281	0.91 236	0.99 286	0.94 229	0.91 280	1.15 288	0.88 280	0.92 277	1.00 287	0.67 256	0.98 268	1.00 287	0.75 254	0.91 283	1.18 289	0.87 279	0.89 280	0.90 282	1.08 289	1.07 296	0.74 249	0.89 279

HSM-Net_RVC	0.93 267	1.09 244	0.79 247	1.10 289	0.78 271	1.09 287	0.79 276	1.16 267	0.80 271	1.14 248	0.79 274	1.17 291	0.77 271	0.73 266	0.83 278	0.78 270	1.19 295	0.79 275	1.18 293	0.72 270	1.19 291	0.80 275	0.72 272	0.80 276	1.18 297	0.74 273	1.14 290	0.73 273
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 267	8.54 357	0.41 167	0.56 230	0.37 197	0.56 231	0.37 199	0.50 187	0.40 204	0.56 190	5.24 370	0.56 227	0.34 185	0.40 198	0.41 211	0.34 184	0.53 222	0.40 206	0.56 233	0.38 200	0.52 218	0.40 208	0.40 207	0.41 210	0.56 230	0.40 209	0.56 228	0.40 208

DPSimNet_ROB	0.93 267	1.04 240	0.83 251	1.05 287	0.82 275	1.04 283	0.83 280	1.03 256	0.89 278	1.03 243	0.84 278	1.03 282	0.84 277	0.83 273	0.84 279	0.83 274	1.14 286	0.84 279	1.12 289	0.84 280	1.04 278	0.88 281	0.83 278	0.84 280	1.07 288	0.83 280	1.15 291	0.88 278

DPSM_ROB	0.93 267	0.92 228	0.94 257	0.96 271	1.02 289	0.92 264	0.98 284	0.95 242	0.92 280	0.92 224	0.92 282	0.91 264	0.97 285	0.92 277	0.91 282	0.91 281	0.96 266	0.94 284	0.93 269	0.91 283	0.93 262	0.92 283	0.93 282	0.91 283	0.91 264	0.99 284	0.92 262	0.91 281

DPSM	0.93 267	0.92 228	0.94 257	0.96 271	1.02 289	0.92 264	0.98 284	0.95 242	0.92 280	0.92 224	0.92 282	0.91 264	0.97 285	0.92 277	0.91 282	0.91 281	0.96 266	0.94 284	0.93 269	0.91 283	0.93 262	0.92 283	0.93 282	0.91 283	0.91 264	0.99 284	0.92 262	0.91 281

LGCAT	1.00 273	1.00 233	1.00 259	1.00 279	1.00 283	1.00 278	1.00 289	1.00 251	1.00 287	1.00 237	1.00 286	1.00 276	1.00 289	1.00 284	1.00 287	1.00 288	1.00 274	1.00 287	1.00 276	1.00 288	1.00 273	1.00 288	1.00 287	1.00 289	1.00 277	1.00 287	1.00 272	1.00 287

GANet	1.00 273	1.00 233	1.00 259	1.00 279	1.00 283	1.00 278	1.00 289	1.00 251	1.00 287	1.00 237	1.00 286	1.00 276	1.00 289	1.00 284	1.00 287	1.00 288	1.00 274	1.00 287	1.00 276	1.00 288	1.00 273	1.00 288	1.00 287	1.00 289	1.00 277	1.00 287	1.00 272	1.00 287

TDLM	1.00 273	1.00 233	1.00 259	1.00 279	1.00 283	1.00 278	1.00 289	1.00 251	1.00 287	1.00 237	1.00 286	1.00 276	1.00 289	1.00 284	1.00 287	1.00 288	1.00 274	1.00 287	1.00 276	1.00 288	1.00 273	1.00 288	1.00 287	1.00 289	1.00 277	1.00 287	1.00 272	1.00 287

CVANet_RVC	1.00 273	1.00 233	1.00 259	1.00 279	1.00 283	1.00 278	1.00 289	1.00 251	1.00 287	1.00 237	1.00 286	1.00 276	1.00 289	1.00 284	1.00 287	1.00 288	1.00 274	1.00 287	1.00 276	1.00 288	1.00 273	1.00 288	1.00 287	1.00 289	1.00 277	1.00 287	1.00 272	1.00 287

ccs_rob	1.00 273	10.06 365	0.31 148	0.44 197	0.31 179	0.43 199	0.31 182	0.43 166	0.32 175	0.45 169	0.32 181	1.20 295	0.31 175	7.02 370	0.31 178	0.31 175	0.44 197	0.31 176	0.44 198	0.32 181	0.44 192	0.31 178	0.32 176	0.32 179	0.44 196	0.32 181	0.43 193	0.31 180

trnet	1.01 278	1.01 237	1.01 263	1.01 284	1.01 288	1.01 282	1.01 293	1.01 255	1.01 291	1.01 242	1.01 290	1.01 281	1.01 294	1.01 288	1.01 292	1.01 292	1.01 280	1.01 292	1.01 283	1.01 292	1.01 277	1.01 292	1.01 291	1.01 293	1.01 282	1.01 291	1.01 281	1.01 291

CFNet_pseudo	1.01 278	9.78 363	0.29 139	0.38 166	0.28 153	0.38 168	0.28 155	0.38 148	0.28 155	0.39 143	0.28 156	0.39 172	0.28 153	9.50 371	0.29 168	0.28 152	0.38 164	0.28 152	0.38 163	0.28 154	0.38 158	0.28 155	0.28 151	0.28 155	0.38 162	0.28 152	0.38 161	0.28 154

pcwnet_v2	1.01 278	9.73 362	0.28 134	0.38 166	0.28 153	0.38 168	0.28 155	0.38 148	0.28 155	0.38 138	0.28 156	0.39 172	0.28 153	9.61 372	0.28 157	0.28 152	0.38 164	0.28 152	0.38 163	0.28 154	0.38 158	0.28 155	0.29 162	0.28 155	0.38 162	0.28 152	0.38 161	0.28 154

FlowAnything	1.02 281	2.51 305	0.58 216	1.60 311	0.56 244	1.61 311	0.56 246	1.60 287	0.55 241	1.61 279	0.56 243	1.61 308	0.55 244	0.55 231	0.55 243	0.55 239	1.61 311	0.56 247	1.61 309	0.56 244	1.62 309	0.55 243	0.56 241	0.56 244	1.62 312	0.56 245	1.62 310	0.56 241

WAO-8	1.02 281	1.50 274	1.49 298	0.40 180	0.40 207	1.56 310	0.98 284	1.55 286	0.58 247	4.18 350	0.40 210	0.79 257	0.48 229	0.91 275	0.39 207	0.99 287	0.71 246	0.70 270	0.51 223	0.77 272	1.07 281	0.82 278	0.69 265	0.96 288	1.01 282	1.30 313	1.10 287	1.38 317

UCFNet_RVC	1.03 283	10.10 366	0.28 134	0.38 166	0.28 153	0.39 177	0.28 155	0.38 148	0.28 155	0.39 143	0.28 156	0.39 172	0.29 165	9.62 373	0.28 157	0.28 152	0.38 164	0.28 152	0.38 163	0.28 154	0.39 168	0.28 155	0.29 162	0.28 155	0.39 172	0.28 152	0.38 161	0.29 169

GLC_STEREO	1.05 284	1.01 237	1.02 264	1.02 286	1.02 289	1.05 284	1.06 295	1.05 260	1.05 293	1.04 245	1.05 293	1.05 283	1.04 295	1.06 292	1.05 294	1.06 296	1.06 281	1.05 295	1.06 284	1.05 295	1.06 280	1.06 295	1.04 293	1.05 295	1.04 284	1.05 294	1.06 283	1.06 293

FC-DCNN	1.10 285	0.81 223	0.77 245	0.63 244	0.42 214	0.86 260	0.64 257	0.91 236	0.96 284	1.11 246	0.80 275	1.07 284	0.81 275	0.67 254	1.75 328	1.30 312	1.41 307	0.85 280	1.28 300	0.71 268	2.12 322	1.32 312	0.52 236	0.81 279	1.64 313	1.40 320	2.39 328	1.75 331

RP	1.14 286	1.16 248	1.15 279	1.17 298	1.10 298	1.16 291	1.15 301	1.10 262	1.16 303	1.15 249	1.08 295	1.16 289	1.15 302	1.15 300	1.14 302	1.16 302	1.16 289	1.10 297	1.10 286	1.10 299	1.16 285	1.11 299	1.10 297	1.19 308	1.14 293	1.19 308	1.07 284	1.10 296

Abc-Net	1.14 286	1.16 248	1.18 283	1.10 289	1.10 298	1.16 291	1.18 305	1.16 267	1.13 300	1.11 246	1.16 301	1.16 289	1.12 300	1.10 293	1.17 305	1.16 302	1.16 289	1.10 297	1.16 290	1.14 303	1.17 287	1.16 302	1.11 299	1.09 300	1.10 290	1.10 299	1.16 292	1.17 302
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	1.15 288	1.90 285	1.10 273	1.37 306	0.94 282	1.36 303	0.98 284	1.48 284	0.98 285	1.37 270	0.98 285	1.37 305	0.98 287	0.95 281	0.94 286	0.95 286	1.37 305	0.95 286	1.38 304	0.95 287	1.38 306	0.95 287	0.95 285	0.95 287	1.37 307	0.95 283	1.37 306	0.95 284

TorneroNet	1.15 288	1.10 245	0.51 202	0.69 247	0.51 240	1.10 288	0.50 238	0.51 190	0.51 238	13.92 373	1.17 305	0.49 215	0.51 241	0.54 230	0.48 232	0.49 231	0.49 213	0.65 256	0.70 246	0.49 236	0.51 215	0.49 234	0.67 257	1.36 316	0.51 219	0.50 239	0.52 222	1.23 309

RGC	1.15 288	1.16 248	1.17 282	1.15 294	1.11 300	1.21 297	1.21 312	1.10 262	1.15 301	1.16 252	1.11 298	1.17 291	1.09 297	1.14 299	1.11 299	1.16 302	1.19 295	1.11 300	1.10 286	1.15 305	1.11 282	1.19 305	1.16 302	1.12 303	1.17 295	1.10 299	1.16 292	1.17 302

NCC-stereo	1.15 288	1.17 252	1.12 278	1.10 289	1.15 301	1.14 289	1.15 301	1.15 265	1.12 299	1.17 255	1.17 305	1.11 286	1.17 306	1.11 295	1.10 297	1.16 302	1.12 284	1.11 300	1.16 290	1.13 302	1.23 296	1.16 302	1.19 306	1.11 301	1.18 297	1.17 305	1.17 295	1.13 300

edge stereo	1.15 288	1.18 253	1.11 276	1.12 292	1.17 305	1.17 296	1.17 303	1.16 267	1.18 307	1.16 252	1.17 305	1.17 291	1.13 301	1.11 295	1.11 299	1.12 299	1.17 291	1.17 304	1.11 288	1.17 306	1.17 287	1.17 304	1.18 304	1.14 304	1.11 291	1.18 306	1.12 288	1.11 297

Nwc_Net	1.15 288	1.15 246	1.15 279	1.09 288	1.19 307	1.16 291	1.17 303	1.15 265	1.16 303	1.16 252	1.16 301	1.08 285	1.16 303	1.11 295	1.15 304	1.18 306	1.11 283	1.10 297	1.16 290	1.17 306	1.16 285	1.13 301	1.18 304	1.20 309	1.11 291	1.15 303	1.16 292	1.20 305

qqai	1.17 294	1.27 265	1.10 273	1.26 301	1.09 297	1.23 298	1.11 299	1.26 276	1.11 298	1.26 262	1.08 295	1.25 298	1.11 299	1.11 295	1.10 297	1.09 297	1.27 299	1.11 300	1.27 298	1.11 300	1.27 300	1.10 298	1.10 297	1.11 301	1.27 302	1.10 299	1.24 299	1.11 297

stereogan	1.17 294	1.19 255	1.15 279	1.15 294	1.15 301	1.15 290	1.19 306	1.19 271	1.15 301	1.15 249	1.16 301	1.19 294	1.19 307	1.19 302	1.19 306	1.19 307	1.15 287	1.19 307	1.19 294	1.19 309	1.15 284	1.19 305	1.15 301	1.15 305	1.16 294	1.15 303	1.19 296	1.20 305

TestStereo_HL3	1.20 296	0.41 149	10.53 370	0.44 197	0.28 153	0.41 184	0.28 155	13.40 371	0.30 167	0.41 152	0.28 156	0.40 180	0.28 153	0.28 155	0.28 157	0.28 152	0.42 189	0.28 152	0.41 183	0.28 154	0.41 176	0.28 155	0.28 151	0.28 155	0.41 180	0.28 152	0.41 179	0.28 154

TestStereo-Hl	1.20 296	0.41 149	10.60 371	0.44 197	0.28 153	0.41 184	0.28 155	13.37 370	0.30 167	0.41 152	0.28 156	0.40 180	0.28 153	0.28 155	0.28 157	0.28 152	0.42 189	0.28 152	0.41 183	0.28 154	0.41 176	0.28 155	0.28 151	0.28 155	0.41 180	0.28 152	0.41 179	0.28 154

TestStereo_HL2	1.22 298	0.41 149	10.61 372	0.44 197	0.28 153	0.41 184	0.28 155	13.91 373	0.30 167	0.41 152	0.29 166	0.40 180	0.28 153	0.29 160	0.28 157	0.28 152	0.42 189	0.28 152	0.41 183	0.28 154	0.41 176	0.28 155	0.28 151	0.28 155	0.41 180	0.28 152	0.41 179	0.28 154

MCSU-Stereo	1.22 298	8.85 359	7.17 365	0.42 191	0.29 167	0.41 184	0.29 172	8.80 368	0.30 167	0.42 163	0.29 166	0.40 180	0.29 165	0.30 166	0.29 168	0.29 165	0.41 184	0.29 165	0.41 183	0.29 167	0.41 176	0.29 171	0.29 162	0.29 169	0.41 180	0.29 171	0.41 179	0.30 176

MM-Stereo_test3	1.22 298	1.60 278	1.19 286	1.48 309	1.02 289	1.48 308	0.99 288	1.54 285	1.03 292	1.41 272	1.03 292	1.44 307	1.00 289	1.04 290	1.04 293	1.02 294	1.42 308	1.04 293	1.48 307	1.01 292	1.48 307	1.03 293	1.06 295	1.04 294	1.53 310	1.04 293	1.49 307	1.04 292

FAT-Stereo	1.22 298	1.23 256	1.19 286	1.21 300	1.24 310	1.24 300	1.19 306	1.25 275	1.24 310	1.25 261	1.19 308	1.20 295	1.24 311	1.20 303	1.21 308	1.25 311	1.22 297	1.21 309	1.25 297	1.23 312	1.22 294	1.19 305	1.19 306	1.24 312	1.25 300	1.20 309	1.19 296	1.25 311

S-Stereo	1.22 298	1.18 253	1.19 286	1.20 299	1.23 309	1.23 298	1.19 306	1.19 271	1.18 307	1.27 263	1.20 309	1.20 295	1.20 308	1.23 305	1.22 310	1.23 310	1.23 298	1.23 311	1.20 295	1.25 313	1.20 292	1.22 311	1.25 310	1.24 312	1.20 299	1.22 312	1.26 300	1.24 310

testmc14	1.23 303	8.86 361	7.15 364	0.43 194	0.30 175	0.41 184	0.29 172	9.05 369	0.34 182	0.42 163	0.30 174	0.41 185	0.29 165	0.32 170	0.30 174	0.29 165	0.42 189	0.30 172	0.42 192	0.30 175	0.41 176	0.30 175	0.30 172	0.29 169	0.41 180	0.29 171	0.41 179	0.29 169

GGDA	1.23 303	0.41 149	11.21 373	0.45 202	0.28 153	0.42 193	0.28 155	13.66 372	0.30 167	0.41 152	0.29 166	0.40 180	0.29 165	0.28 155	0.29 168	0.29 165	0.43 195	0.28 152	0.41 183	0.28 154	0.41 176	0.28 155	0.29 162	0.28 155	0.41 180	0.28 152	0.41 179	0.28 154

SPS-STEREO	1.25 305	1.47 273	1.06 271	1.54 310	1.08 295	1.52 309	1.20 311	1.44 282	1.06 295	1.49 277	1.10 297	1.41 306	1.10 298	0.98 282	1.08 296	1.12 299	1.47 309	1.04 293	1.53 308	1.14 303	1.52 308	1.07 296	1.02 292	1.05 295	1.48 309	1.07 296	1.55 308	1.11 297
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 306	1.37 272	1.35 290	1.38 307	1.40 314	1.39 306	1.77 329	1.36 279	1.74 328	1.36 269	1.36 314	1.36 304	1.36 314	1.36 307	1.35 312	1.41 319	1.36 303	1.36 317	1.36 303	1.35 316	1.36 304	1.35 315	1.36 313	1.35 315	1.36 306	1.35 316	1.36 305	1.35 313

HBP-ISP	1.47 307	1.07 243	1.03 267	1.30 303	1.08 295	1.36 303	1.06 295	1.44 282	1.25 312	1.97 294	1.51 319	1.65 310	1.58 320	0.98 282	1.58 320	1.68 326	1.98 317	1.32 312	2.02 317	1.28 314	2.95 335	1.89 336	0.97 286	1.06 297	1.26 301	0.99 284	1.94 313	1.43 320

PS-NSSS	1.48 308	4.46 333	1.35 290	1.35 305	1.35 313	1.41 307	1.34 314	1.36 279	1.35 315	1.40 271	1.35 313	1.33 302	1.35 313	1.37 308	1.40 315	1.35 313	1.35 301	1.35 315	1.39 305	1.44 321	1.35 303	1.34 314	1.35 312	1.38 319	1.35 305	1.33 315	1.34 303	1.38 317

CC-Net-ROB	1.51 309	4.40 332	1.69 307	1.39 308	1.40 314	1.37 305	1.40 319	1.36 279	1.39 316	1.41 272	1.36 314	1.35 303	1.38 316	1.39 310	1.39 313	1.36 314	1.36 303	1.35 315	1.39 305	1.39 317	1.37 305	1.36 316	1.41 317	1.48 321	1.39 308	1.42 321	1.35 304	1.35 313

GANetREF_RVC	1.52 310	2.01 289	1.21 289	1.98 317	1.21 308	1.98 316	1.21 312	1.98 301	1.21 309	1.99 296	1.21 310	1.98 317	1.21 310	1.02 289	1.21 308	1.21 309	1.99 318	1.21 309	1.99 316	1.21 310	1.99 316	1.21 308	1.21 308	1.21 310	1.99 318	1.21 310	1.99 316	1.21 307
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	1.60 311	2.69 312	1.46 295	1.99 318	1.31 312	1.99 318	1.36 315	1.99 302	1.31 313	1.84 283	1.32 312	1.89 311	1.31 312	1.32 306	1.30 311	1.36 314	1.94 313	1.33 314	1.93 312	1.30 315	1.92 313	1.33 313	1.31 311	1.31 314	1.94 315	1.31 314	1.93 312	1.31 312

R-Stereo Train	1.62 312	2.01 289	1.41 293	1.97 314	1.40 314	1.96 314	1.39 316	1.93 295	1.39 316	1.92 288	1.38 316	1.94 314	1.39 317	1.40 311	1.45 316	1.38 316	1.96 315	1.37 318	1.97 313	1.39 317	1.98 314	1.41 318	1.40 315	1.37 317	1.97 316	1.38 317	1.96 314	1.37 315

RAFT-Stereo	1.62 312	2.01 289	1.41 293	1.97 314	1.40 314	1.96 314	1.39 316	1.93 295	1.39 316	1.92 288	1.38 316	1.94 314	1.39 317	1.40 311	1.45 316	1.38 316	1.96 315	1.37 318	1.97 313	1.39 317	1.98 314	1.41 318	1.40 315	1.37 317	1.97 316	1.38 317	1.96 314	1.37 315
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 312	1.60 278	1.59 300	1.61 312	1.69 323	1.66 312	1.61 321	1.70 290	1.65 325	1.62 280	1.60 322	1.61 308	1.60 321	1.60 314	1.59 321	1.62 324	1.60 310	1.63 325	1.62 310	1.68 328	1.70 310	1.60 321	1.64 324	1.60 323	1.61 311	1.60 323	1.60 309	1.59 323

MonStereo	1.66 315	2.63 311	1.46 295	1.99 318	1.41 318	2.03 319	1.39 316	2.04 305	1.43 319	1.94 291	1.40 318	1.92 313	1.37 315	1.38 309	1.39 313	1.39 318	1.99 318	1.38 320	2.04 318	1.41 320	2.02 318	1.37 317	1.39 314	1.38 319	1.99 318	1.38 317	2.01 318	1.39 319

MoCha-V2	1.75 316	27.02 381	0.72 233	0.92 265	0.69 263	0.89 262	0.69 267	0.92 238	0.71 266	0.87 221	0.69 265	0.88 263	0.68 264	0.70 263	0.68 266	0.69 262	0.90 262	0.69 267	0.92 266	0.69 265	0.92 260	0.71 270	0.70 268	0.67 262	0.88 262	0.71 270	0.92 262	0.68 264

MFMNet_re	1.77 317	1.89 284	1.72 309	1.88 313	1.69 323	1.89 313	1.67 325	1.91 294	1.70 326	1.87 284	1.67 326	1.89 311	1.68 326	1.67 318	1.67 326	1.70 327	1.88 312	1.68 327	1.88 311	1.67 326	1.89 311	1.68 327	1.70 326	1.71 328	1.87 314	1.68 331	1.87 311	1.68 328

derf	1.84 318	1.93 286	1.73 310	1.97 314	1.77 326	1.98 316	1.76 328	1.94 297	1.73 327	1.97 294	1.78 328	1.97 316	1.76 327	1.76 321	1.71 327	1.79 328	1.94 313	1.77 328	1.98 315	1.75 330	1.89 311	1.71 328	1.77 329	1.77 330	2.01 320	1.74 332	2.00 317	1.71 329

MM-Stereo_test1	1.85 319	3.50 321	1.61 301	2.12 320	1.47 319	2.14 320	1.47 320	2.33 314	1.53 320	2.12 301	1.54 320	2.19 319	1.53 319	1.54 313	1.53 318	1.53 320	2.20 320	1.54 321	2.24 319	1.57 322	2.21 324	1.49 320	1.59 319	1.49 322	2.15 324	1.52 322	2.15 320	1.54 322

plain	1.96 320	3.33 318	1.04 268	3.24 338	1.04 293	3.24 338	1.04 294	3.26 328	1.05 293	3.26 334	1.13 299	3.27 338	1.06 296	1.05 291	1.05 294	1.05 295	3.28 336	1.05 295	3.29 336	1.06 296	3.30 337	1.05 294	1.05 294	1.06 297	3.30 338	1.06 295	3.30 338	1.06 293

UDGNet	1.97 321	2.43 303	1.67 305	2.46 328	1.70 325	2.44 327	1.69 326	2.34 315	1.63 324	2.35 317	1.67 326	2.37 328	1.67 325	1.68 319	1.64 325	1.67 325	2.44 327	1.64 326	2.43 327	1.67 326	2.43 330	1.66 325	1.67 325	1.63 327	2.43 329	1.66 329	2.42 329	1.66 327

LG-G_1	1.99 322	2.56 308	1.63 303	2.54 331	1.62 321	2.55 332	1.61 321	2.51 318	1.61 321	2.50 321	1.62 324	2.50 330	1.61 322	1.61 315	1.61 322	1.61 321	2.55 331	1.61 322	2.55 332	1.61 323	2.55 332	1.61 322	1.61 320	1.61 324	2.55 332	1.61 324	2.54 331	1.61 324

LG-G	1.99 322	2.56 308	1.63 303	2.54 331	1.62 321	2.55 332	1.61 321	2.51 318	1.61 321	2.50 321	1.62 324	2.50 330	1.61 322	1.61 315	1.61 322	1.61 321	2.55 331	1.61 322	2.55 332	1.61 323	2.55 332	1.61 322	1.61 320	1.61 324	2.55 332	1.61 324	2.54 331	1.61 324

LGtest1	1.99 322	2.55 307	1.62 302	2.54 331	1.61 320	2.54 329	1.61 321	2.51 318	1.61 321	2.49 320	1.61 323	2.49 329	1.61 322	1.61 315	1.61 322	1.61 321	2.55 331	1.62 324	2.54 331	1.61 323	2.54 331	1.61 322	1.61 320	1.61 324	2.54 331	1.61 324	2.54 331	1.61 324

FBW_ROB	2.04 325	2.50 304	1.75 311	2.45 327	1.78 327	2.40 325	1.74 327	2.47 317	1.77 329	2.37 318	1.81 329	2.30 322	1.80 328	1.78 322	1.88 337	1.80 329	2.41 326	1.77 328	2.43 327	1.83 331	2.39 328	1.81 333	1.76 328	1.75 329	2.56 334	1.75 333	2.30 325	1.74 330

TRStereo	2.05 326	2.13 292	1.85 314	2.27 321	1.84 329	2.28 321	1.84 332	2.29 310	1.87 333	2.29 311	1.86 332	2.30 322	1.87 333	2.30 338	1.87 334	2.08 337	2.29 322	1.87 333	2.30 321	1.87 334	2.08 319	1.72 329	1.86 334	2.30 343	2.13 321	1.84 335	2.29 322	1.87 335

XX-Stereo	2.05 326	2.13 292	1.85 314	2.27 321	1.84 329	2.28 321	1.84 332	2.29 310	1.87 333	2.29 311	1.86 332	2.30 322	1.87 333	2.30 338	1.87 334	2.08 337	2.29 322	1.87 333	2.30 321	1.87 334	2.08 319	1.72 329	1.86 334	2.30 343	2.13 321	1.84 335	2.29 322	1.87 335

EAI-Stereo	2.05 326	2.13 292	1.85 314	2.27 321	1.84 329	2.28 321	1.84 332	2.29 310	1.87 333	2.29 311	1.86 332	2.30 322	1.87 333	2.30 338	1.87 334	2.08 337	2.29 322	1.87 333	2.30 321	1.87 334	2.08 319	1.72 329	1.86 334	2.30 343	2.13 321	1.84 335	2.29 322	1.87 335

AF-Net	2.06 329	25.73 380	1.18 283	1.12 292	1.16 304	1.16 291	1.19 306	1.10 262	1.17 306	1.15 249	1.14 300	1.11 286	1.16 303	1.16 301	1.14 302	1.11 298	1.15 287	1.13 303	1.21 296	1.17 306	1.11 282	1.21 308	1.17 303	1.17 306	1.17 295	1.11 302	1.20 298	1.13 300

UniTT-Stereo	2.12 330	3.66 323	1.10 273	3.48 341	1.15 301	3.57 342	1.11 299	3.44 331	1.16 303	3.52 336	1.16 301	3.50 339	1.16 303	1.10 293	1.13 301	1.15 301	3.61 338	1.17 304	3.64 337	1.12 301	3.58 340	1.12 300	1.12 300	1.17 306	3.53 341	1.18 306	3.52 341	1.18 304

HUF	2.22 331	2.33 299	2.24 327	2.35 325	2.07 336	2.45 328	2.11 340	2.42 316	2.13 340	2.19 304	2.15 339	2.10 318	2.09 338	2.27 336	2.04 339	2.08 337	2.44 327	2.12 340	2.38 326	2.18 341	2.29 326	2.22 340	2.12 341	2.12 338	2.52 330	2.10 341	2.22 321	2.15 342

AIO_test	2.22 331	2.36 302	2.10 323	2.47 329	2.15 337	2.54 329	2.06 339	2.27 308	2.09 339	2.29 311	2.13 338	2.30 322	2.09 338	2.25 334	2.15 341	1.95 335	2.52 330	2.08 338	2.32 324	2.21 343	2.20 323	2.26 342	2.05 340	2.06 336	2.40 328	2.16 343	2.52 330	2.05 341

RAStereo	2.24 333	3.70 324	1.18 283	3.73 345	1.18 306	3.69 344	1.19 306	3.73 334	1.24 310	3.72 339	1.21 310	3.76 343	1.20 308	1.20 303	1.20 307	1.20 308	3.74 343	1.20 308	3.75 343	1.21 310	3.77 344	1.21 308	1.21 308	1.21 310	3.82 345	1.21 310	3.82 345	1.21 307

AIO_rvc	2.25 334	2.35 301	2.10 323	2.47 329	2.17 338	2.54 329	2.15 341	2.32 313	2.21 341	2.29 311	2.28 341	2.33 327	2.09 338	2.26 335	2.14 340	2.08 337	2.49 329	2.09 339	2.53 330	2.14 340	2.34 327	2.23 341	2.14 342	2.18 339	2.19 325	2.15 342	2.35 327	2.22 343

NCCL2	2.27 335	2.27 298	2.28 330	2.27 321	2.28 342	2.28 321	2.28 343	2.27 308	2.28 343	2.28 308	2.28 341	2.29 321	2.28 342	2.28 337	2.29 343	2.28 344	2.28 321	2.28 344	2.27 320	2.28 345	2.28 325	2.28 344	2.28 344	2.28 341	2.28 326	2.28 345	2.11 319	2.28 346

STTStereo	2.30 336	2.34 300	2.26 329	2.37 326	2.23 339	2.40 325	2.35 344	2.20 306	2.33 344	2.28 308	2.31 343	2.19 319	2.37 343	2.20 331	2.31 344	2.23 343	2.38 325	2.25 343	2.33 325	2.27 344	2.39 328	2.27 343	2.31 345	2.29 342	2.37 327	2.32 346	2.34 326	2.26 345

DNSM	2.31 337	4.05 327	3.13 338	2.62 334	1.85 332	2.62 334	1.85 335	3.98 335	1.85 331	2.55 323	1.85 331	2.55 333	1.85 332	1.85 326	1.85 331	1.85 332	2.62 334	1.85 332	2.62 334	1.85 332	2.62 334	1.85 335	1.85 333	1.85 332	2.63 335	1.85 338	2.63 334	1.85 334

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 338	2.85 314	1.90 320	2.90 335	2.77 345	2.88 335	2.85 347	2.51 318	2.85 347	2.88 329	1.99 337	2.50 330	2.76 346	2.20 331	1.57 319	2.64 346	2.89 335	2.63 346	5.69 366	1.03 294	2.01 317	2.71 346	2.74 349	2.73 347	2.87 336	1.64 327	1.00 272	1.49 321
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)	2.52 339	3.41 320	1.05 269	3.29 339	1.05 294	3.29 341	1.06 295	3.30 330	1.06 295	3.31 335	1.06 294	4.97 361	2.72 345	2.72 342	2.71 346	2.70 347	6.57 368	2.19 341	5.08 363	1.08 298	3.36 338	1.07 296	1.07 296	1.07 299	3.35 340	1.07 296	3.36 340	1.07 295

sCroCo_RVC	2.76 340	4.00 326	1.82 313	4.00 349	1.83 328	3.98 350	1.82 330	3.99 337	1.81 330	4.14 347	2.76 345	4.13 352	1.82 330	1.83 323	1.83 329	1.82 330	4.01 348	1.82 331	3.98 346	1.86 333	4.00 349	1.82 334	1.83 331	1.84 331	4.02 351	1.81 334	4.00 349	1.83 333

NLSM1	2.82 341	3.85 325	2.57 335	3.19 337	2.46 343	3.28 340	2.38 345	3.29 329	2.42 345	3.20 333	2.64 344	3.14 336	2.62 344	2.46 341	2.44 345	2.51 345	3.31 337	2.53 345	3.17 335	2.47 346	3.27 336	2.33 345	2.65 346	2.61 346	3.22 337	2.55 347	3.31 339	2.39 347

sAnonymous2	2.87 342	4.16 328	1.89 318	4.26 354	1.87 333	4.23 353	1.92 336	4.17 338	1.94 337	4.16 348	1.92 335	4.20 353	1.92 336	1.96 327	1.86 332	1.87 333	4.25 352	1.90 336	4.23 352	1.91 337	4.26 352	1.93 337	1.89 337	1.90 333	4.07 353	1.91 339	5.09 365	1.93 339

CroCo_RVC	2.87 342	4.16 328	1.89 318	4.26 354	1.87 333	4.23 353	1.92 336	4.17 338	1.94 337	4.16 348	1.92 335	4.20 353	1.92 336	1.96 327	1.86 332	1.87 333	4.25 352	1.90 336	4.23 352	1.91 337	4.26 352	1.93 337	1.89 337	1.90 333	4.07 353	1.91 339	5.09 365	1.93 339

Anonymous3	3.36 344	4.93 338	2.20 325	4.92 361	2.23 339	4.90 361	2.23 342	4.89 344	2.24 342	4.95 360	2.21 340	4.91 360	2.21 341	2.18 330	2.22 342	2.22 342	4.86 359	2.20 342	4.90 359	2.20 342	4.96 362	2.21 339	2.21 343	2.21 340	6.30 367	2.21 344	4.90 358	2.23 344

StereoVision	3.44 345	10.12 367	1.68 306	5.44 366	2.26 341	5.87 366	1.97 338	5.17 347	1.31 313	5.80 364	1.56 321	5.62 366	1.84 331	1.97 329	1.91 338	1.84 331	4.98 361	1.32 312	5.60 364	1.71 329	5.35 367	1.73 332	1.97 339	1.96 335	5.40 364	1.65 328	5.08 363	1.76 332

NLCSM	3.61 346	5.05 340	3.36 346	4.13 351	3.31 353	3.91 346	3.26 353	3.98 335	3.24 351	4.08 346	3.06 348	3.95 348	3.25 353	3.25 347	3.10 350	3.17 353	4.20 351	3.08 348	4.16 350	3.24 353	4.26 352	3.46 354	3.14 351	3.19 350	4.02 351	3.24 352	4.21 353	3.17 351

DPSNet	3.67 347	3.61 322	3.62 347	3.64 342	3.61 357	3.64 343	3.65 357	3.64 333	3.67 356	3.67 338	3.65 355	3.68 341	3.69 361	3.69 355	3.69 362	3.68 359	3.70 340	3.70 358	3.69 342	3.69 359	3.71 343	3.69 356	3.67 357	3.69 359	3.68 344	3.67 356	3.68 343	3.67 353

MaDis-Stereo	3.69 348	10.19 368	2.01 322	6.09 367	2.01 335	5.94 367	1.82 330	6.14 352	1.85 331	6.59 367	1.82 330	6.01 367	1.81 329	1.83 323	1.83 329	2.02 336	5.87 365	1.79 330	5.93 367	2.06 339	4.63 358	1.67 326	1.84 332	2.08 337	5.90 365	1.66 329	6.34 368	1.87 335

Sa-1000	3.84 349	7.71 349	6.81 362	4.15 352	2.86 346	3.27 339	3.87 363	5.99 349	4.35 367	2.78 327	3.71 356	3.88 344	3.56 357	3.88 358	3.64 355	2.71 348	3.72 341	3.27 353	3.67 341	3.15 352	3.51 339	3.36 353	2.70 348	3.49 353	3.32 339	3.76 360	2.87 336	3.76 360

MLG-Stereo_test2	3.86 350	4.96 339	3.13 338	4.65 359	3.27 352	5.17 365	3.07 349	5.01 346	3.01 348	4.93 359	3.03 347	4.56 358	3.32 354	3.26 348	3.33 353	3.30 355	5.17 364	3.19 351	4.86 358	2.96 351	5.04 364	3.25 349	2.67 347	3.15 349	4.98 361	3.05 350	4.59 356	3.30 352

MLG-Stereo_test3	3.87 351	4.64 334	3.29 343	5.17 364	3.23 350	4.83 360	3.02 348	4.95 345	3.22 350	4.31 351	3.33 353	5.08 363	3.20 352	3.23 346	2.77 347	3.20 354	4.99 362	3.24 352	4.93 360	2.94 348	4.82 361	3.33 352	3.33 353	3.29 352	5.19 363	3.02 349	5.08 363	2.93 350

MLG-Stereo_test1	3.87 351	4.67 335	3.29 343	5.26 365	3.25 351	5.04 363	3.11 350	4.43 340	3.27 352	5.02 362	3.21 350	4.71 359	3.10 350	3.22 345	3.06 349	2.98 351	5.03 363	3.18 350	4.95 361	2.94 348	4.70 360	3.32 350	3.30 352	3.27 351	5.17 362	3.08 351	5.02 361	2.85 349

SA	3.93 353	7.22 345	4.74 349	4.15 352	3.88 363	3.70 345	4.02 366	6.67 357	3.95 361	3.64 337	3.74 357	3.63 340	3.00 348	3.51 350	3.68 361	3.68 359	3.73 342	3.71 359	3.64 337	3.48 354	3.58 340	2.97 348	3.69 358	3.61 354	3.55 343	3.42 353	3.64 342	3.79 361

TestStereo1	4.11 354	7.79 351	6.72 360	3.93 346	3.81 360	3.96 348	3.58 355	6.96 360	3.74 358	3.90 341	3.76 358	3.89 345	3.57 358	3.70 356	3.66 358	3.34 356	3.80 344	3.62 355	3.66 339	3.68 357	3.91 346	3.70 357	3.65 355	3.67 356	3.88 346	3.53 354	3.89 346	3.68 356

SA-5K	4.11 354	7.79 351	6.72 360	3.93 346	3.81 360	3.96 348	3.58 355	6.96 360	3.74 358	3.90 341	3.76 358	3.89 345	3.57 358	3.70 356	3.66 358	3.34 356	3.80 344	3.62 355	3.66 339	3.68 357	3.91 346	3.70 357	3.65 355	3.67 356	3.88 346	3.53 354	3.89 346	3.68 356

test_4	4.11 354	8.05 354	6.64 358	4.52 357	3.68 358	3.00 336	3.40 354	6.21 355	3.29 353	4.07 345	3.84 361	4.04 350	3.76 363	3.56 353	3.67 360	3.76 362	4.04 349	3.79 361	4.10 347	3.53 355	3.98 348	3.74 360	3.55 354	3.61 354	3.94 350	3.75 359	3.73 344	3.73 359

test-1	4.11 354	7.65 348	4.93 350	3.65 343	3.58 355	4.70 359	3.74 361	4.73 342	4.06 363	3.72 339	4.11 365	3.70 342	3.49 356	3.36 349	3.65 357	4.17 367	3.92 346	4.04 365	4.19 351	3.75 360	4.69 359	4.18 363	3.88 361	3.90 361	4.73 357	3.77 361	3.12 337	3.68 356

TESTraft	4.16 358	8.03 353	6.81 362	3.99 348	3.68 358	3.93 347	3.70 359	6.86 359	3.69 357	3.93 343	3.88 363	3.93 347	3.59 360	3.65 354	3.64 355	3.68 359	3.92 346	3.72 360	3.92 344	3.57 356	3.84 345	3.70 357	3.71 359	3.67 356	3.91 349	3.74 358	3.92 348	3.67 353

raft_robust	4.19 359	7.78 350	6.08 355	3.30 340	3.85 362	4.03 351	3.73 360	6.25 356	3.30 354	4.44 353	3.28 352	4.01 349	3.82 364	4.29 363	3.70 363	4.01 364	4.48 357	3.42 354	4.11 348	3.76 361	4.05 350	3.32 350	3.85 360	3.82 360	4.71 356	3.83 362	4.09 350	3.80 362

RAFT_CTSACE	4.43 360	8.26 356	6.10 356	4.62 358	4.01 365	4.54 358	3.65 357	6.09 351	3.93 360	4.64 356	4.14 366	4.26 355	4.13 366	3.91 359	3.88 364	4.06 366	4.30 354	4.03 364	4.27 354	3.92 362	4.26 352	3.67 355	3.91 362	4.16 364	4.82 358	4.08 366	4.20 352	3.67 353

RAFT+CT+SA	4.43 360	7.34 347	6.71 359	5.01 362	4.38 366	4.40 355	3.85 362	6.15 354	4.30 366	4.89 358	3.26 351	4.49 357	3.01 349	4.53 364	3.36 354	3.65 358	3.64 339	4.39 367	3.94 345	4.28 365	4.44 356	4.30 365	4.24 367	4.52 366	3.90 348	3.85 363	4.89 357	4.00 364

cross-raft	4.43 360	7.31 346	6.46 357	4.47 356	3.95 364	4.46 356	3.95 364	6.70 358	3.97 362	4.41 352	3.82 360	4.38 356	3.94 365	3.95 361	3.95 366	3.95 363	4.45 356	3.95 363	4.46 355	3.95 363	4.46 357	3.95 361	3.95 364	3.94 363	4.40 355	3.95 365	4.45 355	3.95 363

test_5	4.51 363	8.85 359	5.35 354	3.66 344	3.56 354	5.10 364	4.47 368	6.14 352	4.07 364	4.96 361	3.87 362	5.14 365	4.17 368	3.53 351	4.39 367	4.53 368	4.15 350	3.62 355	4.74 357	2.94 348	3.63 342	4.53 367	4.20 366	4.54 367	4.86 359	3.68 357	4.95 359	4.06 365

test_3	4.55 364	10.96 369	7.69 368	4.04 350	3.60 356	4.10 352	3.98 365	7.94 362	4.56 368	3.99 344	4.03 364	4.08 351	3.74 362	3.99 362	3.91 365	4.05 365	4.33 355	3.89 362	4.14 349	4.00 364	4.11 351	4.02 362	4.01 365	3.91 362	3.53 341	3.94 364	4.19 351	4.20 366

FC-DCNN v2	4.74 365	3.16 317	3.16 341	3.16 336	3.16 347	3.16 337	3.16 352	3.16 327	3.16 349	3.16 332	3.16 349	3.16 337	3.16 351	3.16 344	3.16 351	3.16 352	6.72 369	6.72 371	6.72 369	6.72 373	6.72 369	6.72 374	6.72 373	6.72 371	6.72 368	6.72 371	6.72 370	6.72 372

TestStereo	4.92 366	4.80 337	4.98 351	4.82 360	4.97 368	4.91 362	4.78 369	4.80 343	4.88 369	4.78 357	4.80 368	4.99 362	4.81 369	4.83 365	4.87 369	4.97 370	4.93 360	5.01 369	5.03 362	4.90 368	5.02 363	5.02 368	5.06 368	5.04 368	4.93 360	4.89 368	5.01 360	5.09 368

DispFullNet	4.96 367	5.67 341	3.30 345	5.01 362	3.21 349	4.50 357	3.11 350	4.43 340	3.44 355	4.60 355	3.46 354	5.13 364	3.44 355	3.53 351	3.20 352	2.87 350	4.80 358	3.15 349	4.70 356	4.83 367	9.02 374	5.98 371	5.95 372	6.21 370	8.84 373	5.85 370	9.76 375	5.91 370

SGM-Forest	5.07 368	6.74 343	4.17 348	6.46 368	4.68 367	6.21 369	4.38 367	6.00 350	4.14 365	5.84 365	4.44 367	6.28 368	4.16 367	3.92 360	4.56 368	4.60 369	6.15 366	4.27 366	6.12 368	4.31 366	5.99 368	4.27 364	3.92 363	4.27 365	6.13 366	4.10 367	6.18 367	4.49 367
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 369	8.71 358	2.75 336	8.64 373	2.76 344	8.65 373	2.79 346	8.67 366	2.79 346	8.70 372	2.79 346	8.70 373	2.79 347	2.79 343	2.80 348	2.80 349	8.84 373	2.82 347	8.82 373	2.89 347	8.84 373	2.83 347	2.83 350	2.82 348	8.87 374	2.83 348	8.84 374	2.83 348

SGM+DAISY	6.35 370	8.16 355	5.14 353	8.12 372	5.08 370	8.12 372	5.16 370	8.01 363	5.18 371	7.92 370	5.14 369	7.89 372	5.14 370	4.95 366	5.33 370	5.32 371	8.14 372	5.16 370	8.16 372	5.16 369	8.21 372	5.19 369	5.12 369	5.12 369	8.18 372	5.24 369	8.12 373	5.11 369

RAFT	6.60 371	9.99 364	8.33 369	7.21 371	6.55 371	5.95 368	5.87 371	8.70 367	5.02 370	5.10 363	6.69 371	7.06 371	6.94 373	6.17 369	7.09 373	6.84 372	6.47 367	4.72 368	5.60 364	5.60 370	5.11 365	5.97 370	6.93 374	6.89 372	7.16 369	7.08 374	6.58 369	6.66 371

test-v	7.17 372	11.53 370	7.63 366	7.17 369	6.87 372	7.48 370	6.90 372	8.14 364	6.88 372	6.93 368	7.42 372	7.05 369	6.14 371	6.05 367	6.86 371	6.99 373	7.60 370	6.75 372	6.90 370	6.66 371	7.83 370	6.36 372	5.89 370	7.34 373	7.19 370	6.75 372	7.52 371	6.77 373

test-2	7.17 372	11.53 370	7.63 366	7.17 369	6.87 372	7.48 370	6.90 372	8.14 364	6.88 372	6.93 368	7.42 372	7.05 369	6.14 371	6.05 367	6.86 371	6.99 373	7.60 370	6.75 372	6.90 370	6.66 371	7.83 370	6.36 372	5.89 370	7.34 373	7.19 370	6.75 372	7.52 371	6.77 373

MANE	18.41 374	23.00 379	16.00 374	22.00 381	15.00 374	22.00 381	15.00 374	22.00 381	15.00 374	21.00 381	15.00 374	22.00 381	15.00 374	15.00 374	17.00 374	15.00 375	23.00 381	15.00 374	22.00 381	15.00 374	23.00 382	15.00 375	18.00 375	15.00 375	24.00 382	17.00 375	24.00 383	16.00 375

rafts_anoy	20.00 375	20.00 372	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 375	20.00 376	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 376	20.00 376

raft+_RVC	20.00 375	20.00 372	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 375	20.00 376	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 376	20.00 376

raftrobust	20.00 375	20.00 372	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 375	20.00 376	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 376	20.00 376

CasAABBNet	20.00 375	20.00 372	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 375	20.00 376	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 376	20.00 376

RALCasStereoNet	20.00 375	20.00 372	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 375	20.00 376	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 376	20.00 376

RALAANet	20.00 375	20.00 372	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 375	20.00 376	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 376	20.00 376

MSMDNet	20.00 375	20.00 372	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 375	20.00 376	20.00 374	20.00 375	20.00 374	20.00 375	20.00 375	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 376	20.00 376

fast-reg	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 383	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 384	37.00 383

Reg-Stereo(zero)	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 383	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 384	37.00 383

FLISNet	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 383	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 384	37.00 383

CoSv	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 383	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 382	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 383	37.00 384	37.00 383

MDST_ROB	61.15 386	72.66 387	46.52 386	70.00 386	44.89 386	64.24 386	43.75 386	73.65 386	48.92 387	72.70 387	42.40 386	60.70 386	50.23 386	50.07 387	67.69 387	68.60 388	83.13 387	47.77 386	82.48 387	46.00 386	95.93 388	53.44 388	50.66 387	45.00 387	84.99 388	53.64 388	79.01 388	52.07 388

CBMV	101.59 387	71.60 386	48.40 387	72.70 387	49.00 387	79.60 387	48.40 387	80.90 387	46.90 386	68.90 386	49.00 387	78.00 387	572.10 396	49.50 386	51.30 386	48.40 387	72.20 386	639.60 396	79.40 386	48.90 387	79.50 387	51.40 387	52.30 388	48.30 388	80.20 387	49.10 387	79.60 389	47.60 387
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 388	131.36 388	140.69 388	151.38 388	151.40 389	150.79 388	151.72 389	149.36 388	159.46 389	146.42 388	150.73 389	149.06 391	176.22 388	143.94 389	133.10 390	133.45 391	153.30 389	154.22 389	154.67 389	153.95 390	156.90 391	156.53 392	160.21 390	162.72 390	154.57 389	160.59 390	153.47 390	163.50 390
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	168.38 389	396.55 393	180.19 389	193.64 389	133.63 388	193.53 389	141.18 388	219.97 389	133.80 388	188.12 389	133.62 388	187.99 392	133.61 387	133.68 388	133.47 391	133.49 392	193.64 390	133.70 388	193.74 390	133.73 389	193.58 392	133.90 391	133.51 389	133.58 389	193.57 390	133.62 389	193.54 391	139.69 389

NOSS_ROB	248.11 390	409.00 394	288.00 391	412.00 391	280.00 391	411.00 394	288.00 391	356.00 390	275.00 394	379.00 394	303.00 394	415.00 394	278.00 393	260.00 394	104.00 388	103.00 389	126.00 388	108.00 387	118.00 388	98.00 388	126.00 390	104.00 390	268.00 393	216.00 392	279.00 394	201.00 391	288.00 395	206.00 391

AE-Stereo	252.48 391	202.00 389	361.00 393	502.00 393	324.00 393	321.00 390	482.00 396	423.00 393	227.00 393	201.00 390	273.00 393	101.00 388	207.00 389	198.00 390	183.00 392	181.00 393	221.00 391	232.00 393	477.00 392	220.00 392	111.00 389	100.00 389	219.00 392	214.00 391	204.00 391	211.00 392	200.00 392	222.00 393

MGS-Stereo	264.93 392	208.00 390	362.00 394	512.00 394	350.00 394	326.00 391	443.00 395	410.00 392	210.00 390	232.00 392	215.00 390	125.00 389	217.00 390	216.00 392	127.00 389	122.00 390	223.00 392	230.00 391	487.00 394	255.00 393	250.00 393	223.00 394	272.00 394	228.00 394	241.00 392	220.00 394	214.00 393	235.00 394

EGLCR-Stereo	276.81 393	209.00 391	366.00 395	514.00 395	354.00 395	336.00 392	422.00 393	440.00 394	220.00 392	231.00 391	245.00 392	135.00 390	237.00 392	218.00 393	197.00 393	222.00 395	223.00 392	230.00 391	487.00 394	255.00 393	250.00 393	273.00 395	272.00 394	228.00 394	241.00 392	220.00 394	214.00 393	235.00 394

DLCB_ROB	280.78 394	376.74 392	215.59 390	376.74 390	215.59 390	376.74 393	215.59 390	366.42 391	218.39 391	366.42 393	218.39 391	366.42 393	218.39 391	209.96 391	219.76 394	219.38 394	376.72 394	216.43 390	376.72 391	216.43 391	376.72 395	216.43 393	216.14 391	216.14 393	376.69 395	217.67 393	376.69 396	217.67 392

LE_ROB	387.11 395	453.07 395	321.39 392	500.23 392	323.05 392	493.99 395	324.56 392	477.63 395	322.28 395	465.51 395	322.97 395	486.37 395	334.17 394	305.26 395	320.63 395	327.66 396	476.08 395	315.70 394	483.76 393	335.15 395	469.64 396	309.74 396	315.90 396	318.85 396	498.41 396	328.85 396	491.00 397	330.08 396

SGM-ForestM	522.49 396	676.08 396	448.56 396	638.17 396	433.15 396	639.59 396	427.03 394	617.52 396	439.90 396	604.63 396	429.02 396	611.68 396	432.74 395	420.18 396	451.96 396	465.85 397	601.06 396	403.73 395	659.15 396	405.50 396	669.64 397	437.21 397	455.85 397	425.66 397	689.82 397	481.65 397	662.43 398	479.61 397

CBMV_ROB	1133.35 397	1280.38 397	976.92 397	1317.57 397	1021.62 397	1282.66 397	1022.22 397	1213.88 397	982.57 397	1194.12 397	975.90 397	1357.87 397	1090.02 397	943.32 397	1021.85 397	1006.47 398	1309.01 397	986.29 397	1499.40 397	986.35 397	1359.35 398	975.96 398	975.21 398	969.30 398	1337.82 398	1042.34 398	1398.25 399	1073.86 398

111111	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 400	10000000.00 399

SGD-Stereo	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 400	10000000.00 399

IGEV-Stereo++	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 400	10000000.00 399

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 400	10000000.00 399

IGEV-Stereo+	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 400	10000000.00 399

anonymousdsp2	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 400	10000000.00 399

anonymousdsp	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 400	10000000.00 399

AMNet	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 400	10000000.00 399

GS-Stereo																							0.36 191	0.36 193	0.48 209	0.36 191	0.48 207	0.35 189

FADE																0.07 50					0.09 54	0.08 56					0.05 36

Low-res two-view benchmark