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 42	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 47	0.03 25

AASNet	0.05 25	0.08 54	0.08 52	0.07 45	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 46	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.05 52	0.06 53	0.07 57	0.05 50	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 50	0.05 35	0.05 50	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 48	0.05 36	0.05 48

SACVNet	0.05 25	0.08 54	0.08 52	0.07 45	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 46	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.05 52	0.06 53	0.07 57	0.05 50	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 50	0.05 35	0.05 50	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 48	0.05 36	0.05 48

AACVNet	0.05 25	0.08 54	0.08 52	0.07 45	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 46	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.05 52	0.06 53	0.07 57	0.05 50	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 50	0.05 35	0.05 50	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 48	0.05 36	0.05 48

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	1.03 295	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 59	0.07 45	0.08 50	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.08 53	0.07 51	0.07 38	0.05 46	0.07 55	0.05 52	0.07 56	0.05 50	0.05 50	0.08 57	0.05 49	0.08 56	0.05 50	0.08 59	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 58	0.05 48	0.08 59	0.05 48

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 75	0.10 59	0.08 50	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.11 71	0.05 42	0.07 38	0.05 46	0.07 55	0.05 52	0.10 64	0.05 50	0.05 50	0.08 57	0.05 49	0.08 56	0.05 50	0.08 59	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 58	0.05 48	0.08 59	0.05 48
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 75	0.10 59	0.08 50	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.11 71	0.05 42	0.07 38	0.05 46	0.07 55	0.05 52	0.10 64	0.05 50	0.05 50	0.08 57	0.05 49	0.08 56	0.05 50	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 58	0.07 59	0.08 59	0.06 58
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 54	0.07 45	0.08 50	0.07 60	0.08 58	0.07 59	0.08 53	0.07 51	0.08 43	0.07 59	0.08 59	0.07 61	0.07 56	0.07 57	0.07 59	0.07 53	0.07 61	0.07 53	0.07 61	0.08 59	0.07 60	0.07 57	0.06 59	0.07 55	0.07 59	0.08 59	0.06 58

TS	0.08 33	0.08 54	0.16 113	0.08 50	0.06 59	0.08 58	0.06 58	0.15 94	0.06 50	0.08 43	0.06 58	0.08 59	0.06 60	0.14 114	0.06 56	0.06 58	0.08 57	0.06 59	0.08 56	0.06 60	0.08 59	0.06 58	0.06 54	0.06 59	0.08 58	0.06 58	0.08 59	0.06 58

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 43	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 335	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 43	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 335	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 96	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 324	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 53	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	1.46 334	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	1.32 324	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

arf4	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.12 342	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 81	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.05 48	0.06 47	0.04 32

arf3	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.07 335	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.16 143	0.14 81	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 47	0.04 32

arf1	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.09 336	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 81	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 47	0.04 32

AROF2	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.91 310	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 81	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 47	0.04 32

valid	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.06 334	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 81	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 47	0.04 32

ACC-I	0.09 39	0.13 81	0.11 78	0.10 59	0.08 68	0.10 65	0.08 68	0.13 76	0.08 60	0.10 47	0.08 65	0.10 68	0.08 70	0.12 94	0.08 69	0.08 68	0.10 66	0.08 69	0.10 64	0.08 67	0.10 66	0.08 68	0.08 64	0.08 70	0.10 65	0.08 68	0.10 65	0.08 67

ACC	0.09 39	0.13 81	0.12 86	0.10 59	0.08 68	0.10 65	0.08 68	0.12 74	0.08 60	0.10 47	0.08 65	0.10 68	0.08 70	0.11 83	0.08 69	0.08 68	0.10 66	0.08 69	0.10 64	0.08 67	0.10 66	0.08 68	0.08 64	0.08 70	0.10 65	0.08 68	0.10 65	0.08 67

anonymous	0.09 39	0.14 85	0.13 96	0.09 57	0.07 60	0.09 63	0.07 59	0.14 78	0.07 51	0.09 45	0.07 59	0.09 63	0.07 61	0.13 103	0.07 57	0.07 59	0.09 64	0.07 61	0.09 62	0.07 61	0.09 63	0.07 60	0.07 57	0.07 61	0.09 64	0.07 59	0.09 64	0.07 61

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 269	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 267	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	0.61 274	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 276	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 52	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	0.60 269	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 267	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	0.60 269	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 271	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 50	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 59	0.09 56	0.09 57	0.10 74	0.09 63	0.08 68	0.09 55	0.08 60	0.09 45	0.08 65	0.09 63	0.09 72	0.08 60	0.08 69	0.09 72	0.09 64	0.08 69	0.09 62	0.08 67	0.09 63	0.08 68	0.09 66	0.09 73	0.10 65	0.08 68	0.10 65	0.09 71

APVNet	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.06 42	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 349	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	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

AROF3	0.10 53	0.06 42	0.04 25	1.11 341	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.16 143	0.14 81	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 47	0.08 67

AnonymousM	0.10 53	0.10 61	0.10 59	0.10 59	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 58	0.10 68	0.10 47	0.10 76	0.10 68	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 64	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 73	0.10 65	0.10 77

FADNet-RVC-Resample	0.10 53	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 46	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 50	0.05 35	0.04 33	1.53 383	0.04 32	0.05 36	0.05 48	0.06 47	0.05 48

FADNet_RVC	0.10 53	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	1.63 388	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 53	0.10 61	0.10 59	0.10 59	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 58	0.10 68	0.10 47	0.10 76	0.10 68	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 64	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 73	0.10 65	0.10 77

SHD	0.10 53	0.10 61	0.10 59	0.10 59	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 58	0.10 68	0.10 47	0.10 76	0.10 68	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 64	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 73	0.10 65	0.10 77

SAMSARA	0.10 53	0.10 61	0.10 59	0.10 59	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 58	0.10 68	0.10 47	0.10 76	0.10 68	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 64	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 73	0.10 65	0.10 77

XQC	0.10 53	0.10 61	0.10 59	0.10 59	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 58	0.10 68	0.10 47	0.10 76	0.10 68	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 64	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 73	0.10 65	0.10 77

RTSC	0.10 53	0.10 61	0.10 59	0.10 59	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 58	0.10 68	0.10 47	0.10 76	0.10 68	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 64	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 73	0.10 65	0.10 77

RTS	0.10 53	0.10 61	0.10 59	0.10 59	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 58	0.10 68	0.10 47	0.10 76	0.10 68	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 64	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 73	0.10 65	0.10 77

RTSA	0.10 53	0.10 61	0.10 59	0.10 59	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 58	0.10 68	0.10 47	0.10 76	0.10 68	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 64	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 73	0.10 65	0.10 77

MADNet+	0.10 53	0.10 61	0.10 59	0.10 59	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 58	0.10 68	0.10 47	0.10 76	0.10 68	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 64	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 73	0.10 65	0.10 77

MADNet++	0.10 53	0.10 61	0.10 59	0.10 59	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 58	0.10 68	0.10 47	0.10 76	0.10 68	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.10 66	0.10 73	0.10 64	0.10 75	0.10 66	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.10 65	0.10 73	0.10 65	0.10 77

AROF-Stereo-S	0.11 66	0.07 51	0.05 37	0.07 45	0.05 47	0.07 54	0.05 49	0.07 46	0.05 42	0.13 65	0.05 46	0.07 55	0.05 52	1.26 361	0.05 50	0.05 50	0.07 53	0.05 49	0.13 83	0.05 50	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.07 55	0.05 48	0.07 55	0.05 48

arf2	0.11 66	0.06 42	0.04 25	1.14 345	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.62 297	0.14 81	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

over-6	0.11 66	0.14 85	0.14 102	0.11 75	0.10 74	0.11 82	0.10 76	0.14 78	0.10 68	0.11 59	0.10 76	0.11 83	0.10 77	0.13 103	0.10 76	0.10 74	0.11 83	0.10 73	0.11 76	0.10 75	0.11 81	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.11 83	0.10 73	0.11 83	0.10 77

over v1	0.11 66	0.14 85	0.14 102	0.11 75	0.10 74	0.11 82	0.10 76	0.14 78	0.10 68	0.11 59	0.09 71	0.11 83	0.10 77	0.13 103	0.10 76	0.10 74	0.11 83	0.10 73	0.11 76	0.09 72	0.11 81	0.09 72	0.09 66	0.09 73	0.11 83	0.09 71	0.11 83	0.09 71

over-8	0.11 66	0.14 85	0.14 102	0.11 75	0.09 70	0.11 82	0.10 76	0.14 78	0.10 68	0.11 59	0.10 76	0.11 83	0.10 77	0.13 103	0.10 76	0.10 74	0.11 83	0.10 73	0.11 76	0.10 75	0.11 81	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.11 83	0.10 73	0.11 83	0.10 77

over-9	0.11 66	0.14 85	0.14 102	0.11 75	0.09 70	0.11 82	0.09 72	0.14 78	0.09 63	0.11 59	0.09 71	0.11 83	0.09 72	0.13 103	0.09 73	0.10 74	0.11 83	0.10 73	0.11 76	0.09 72	0.11 81	0.09 72	0.09 66	0.09 73	0.11 83	0.09 71	0.11 83	0.09 71

HLf8	0.11 66	0.05 37	0.61 274	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 306	0.04 32	0.07 38	0.07 59	0.06 52	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 59	0.08 57	0.06 59	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 60	0.06 54	0.07 61	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 66	0.12 79	0.09 56	0.12 82	0.09 70	0.12 87	0.09 72	0.12 74	0.09 63	0.12 63	0.09 71	0.11 83	0.09 72	0.09 61	0.09 73	0.09 72	0.12 88	0.16 157	0.21 154	0.09 72	0.12 86	0.09 72	0.09 66	0.09 73	0.12 88	0.28 201	0.12 88	0.09 71

FADNet-RVC	0.11 66	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.05 47	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 47	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 395	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 48

FADNet	0.11 66	0.04 32	0.05 37	0.06 42	0.05 47	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 50	0.05 35	0.04 33	1.74 392	0.04 32	0.04 31	0.05 48	0.04 30	0.05 48

GIO	0.12 76	1.37 321	0.22 159	0.07 45	0.05 47	0.07 54	0.05 49	0.22 142	0.05 42	0.07 38	0.05 46	0.06 52	0.05 52	0.05 47	0.05 50	0.05 50	0.07 53	0.05 49	0.07 53	0.05 50	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.07 55	0.05 48	0.07 55	0.05 48

F4.4	0.12 76	0.17 107	0.16 113	0.13 85	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 116	0.11 85	0.13 65	0.11 93	0.13 90	0.11 99	0.17 141	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 83	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.10 71	0.11 99	0.13 91	0.11 97	0.13 90	0.11 96

FORCE_4.6	0.12 76	0.18 116	0.17 124	0.13 85	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 116	0.11 85	0.13 65	0.11 93	0.13 90	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 83	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.10 73	0.13 90	0.10 77

F5.5	0.12 76	0.17 107	0.16 113	0.13 85	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 101	0.11 85	0.13 65	0.11 93	0.13 90	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 83	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 97	0.13 90	0.11 96

F8.5	0.12 76	0.17 107	0.17 124	0.13 85	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 101	0.11 85	0.13 65	0.11 93	0.13 90	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 83	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 97	0.13 90	0.11 96

F7	0.12 76	0.18 116	0.17 124	0.13 85	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 101	0.11 85	0.13 65	0.11 93	0.13 90	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 83	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 97	0.13 90	0.11 96

FORCE_4.5	0.12 76	0.17 107	0.16 113	0.13 85	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 101	0.11 85	0.13 65	0.11 93	0.13 90	0.11 99	0.15 120	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 83	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 97	0.13 90	0.11 96

FORCE_4	0.12 76	0.17 107	0.16 113	0.13 85	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 101	0.11 85	0.13 65	0.11 93	0.13 90	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 83	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 97	0.13 90	0.11 96

FORCE_5	0.12 76	0.17 107	0.16 113	0.13 85	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 101	0.11 85	0.13 65	0.11 93	0.13 90	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 83	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 97	0.13 90	0.11 96

FORCE_6	0.12 76	0.17 107	0.16 113	0.13 85	0.10 74	0.13 89	0.11 96	0.17 101	0.11 85	0.13 65	0.11 93	0.13 90	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 83	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 97	0.13 90	0.11 96

ProNet	0.12 76	0.18 116	0.11 78	0.14 103	0.10 74	0.14 107	0.11 96	0.14 78	0.11 85	0.14 81	0.10 76	0.14 111	0.10 77	0.10 64	0.11 95	0.10 74	0.15 125	0.10 73	0.14 103	0.10 75	0.14 106	0.10 76	0.11 93	0.10 79	0.15 121	0.10 73	0.14 109	0.10 77

IPLG	0.12 76	0.15 95	0.12 86	0.14 103	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 78	0.11 85	0.15 105	0.11 93	0.14 111	0.11 99	0.12 94	0.11 95	0.11 96	0.14 110	0.11 99	0.14 103	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.14 109	0.11 97	0.14 109	0.11 96

MIPNet	0.12 76	0.15 95	0.12 86	0.14 103	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 78	0.11 85	0.15 105	0.11 93	0.14 111	0.11 99	0.12 94	0.11 95	0.11 96	0.14 110	0.11 99	0.15 121	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.14 109	0.11 97	0.14 109	0.11 96

AnyNet_C32	0.12 76	0.03 23	0.07 45	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 381	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 76	0.04 32	0.07 45	0.04 32	0.05 47	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 373	0.05 46	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 48	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

AROF-Stereo_1	0.13 91	0.10 61	0.07 45	0.10 59	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.09 55	0.07 51	0.15 105	0.07 59	0.09 63	0.07 61	1.25 360	0.07 57	0.07 59	0.10 66	0.07 61	0.15 121	0.07 61	0.10 66	0.07 60	0.07 57	0.07 61	0.10 65	0.07 59	0.10 65	0.07 61

base_500_lr5e5	0.13 91	0.10 61	0.07 45	0.10 59	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.09 55	0.07 51	0.15 105	0.07 59	0.09 63	0.07 61	1.27 362	0.07 57	0.07 59	0.10 66	0.07 61	0.15 121	0.07 61	0.10 66	0.07 60	0.07 57	0.07 61	0.10 65	0.07 59	0.10 65	0.07 61

base_1k_lr1e5	0.13 91	0.10 61	0.07 45	0.10 59	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.10 58	0.07 51	0.15 105	0.07 59	0.10 68	0.07 61	1.27 362	0.07 57	0.07 59	0.10 66	0.07 61	0.15 121	0.07 61	0.10 66	0.07 60	0.07 57	0.07 61	0.10 65	0.07 59	0.10 65	0.07 61

Cross2Single Stereo	0.13 91	0.18 116	0.14 102	0.16 131	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.17 101	0.12 117	0.15 105	0.11 93	0.15 126	0.11 99	0.14 114	0.11 95	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 121	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.14 109	0.11 97	0.15 126	0.11 96

WiStereo	0.13 91	0.19 130	0.17 124	0.14 103	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 101	0.12 117	0.14 81	0.12 129	0.13 90	0.10 77	0.17 141	0.12 129	0.10 74	0.14 110	0.11 99	0.14 103	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.12 126	0.12 130	0.13 91	0.10 73	0.14 109	0.13 140

tt3	0.13 91	0.19 130	0.17 124	0.14 103	0.11 91	0.13 89	0.12 133	0.18 116	0.10 68	0.14 81	0.10 76	0.14 111	0.11 99	0.17 141	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.14 103	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.12 126	0.10 79	0.14 109	0.11 97	0.14 109	0.12 127

tt4	0.13 91	0.19 130	0.18 143	0.14 103	0.12 131	0.15 118	0.11 96	0.18 116	0.11 85	0.14 81	0.12 129	0.13 90	0.12 136	0.16 128	0.10 76	0.11 96	0.14 110	0.10 73	0.13 83	0.12 136	0.13 89	0.12 132	0.10 71	0.11 99	0.15 121	0.12 130	0.15 126	0.11 96

tt5	0.13 91	0.17 107	0.17 124	0.13 85	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.18 116	0.12 117	0.14 81	0.12 129	0.14 111	0.12 136	0.15 120	0.10 76	0.12 128	0.13 90	0.12 135	0.15 121	0.12 136	0.15 121	0.10 76	0.12 126	0.12 130	0.15 121	0.12 130	0.14 109	0.12 127

tt6	0.13 91	0.19 130	0.17 124	0.14 103	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 101	0.12 117	0.14 81	0.12 129	0.13 90	0.10 77	0.17 141	0.12 129	0.10 74	0.14 110	0.11 99	0.14 103	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.12 126	0.12 130	0.13 91	0.10 73	0.14 109	0.13 140

tt7	0.13 91	0.19 130	0.17 124	0.13 85	0.12 131	0.15 118	0.11 96	0.18 116	0.11 85	0.13 65	0.12 129	0.15 126	0.10 77	0.16 128	0.12 129	0.12 128	0.15 125	0.12 135	0.14 103	0.12 136	0.15 121	0.12 132	0.12 126	0.11 99	0.13 91	0.12 130	0.14 109	0.12 127

tt8	0.13 91	0.20 137	0.15 110	0.15 119	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.19 129	0.10 68	0.14 81	0.11 93	0.13 90	0.11 99	0.15 120	0.12 129	0.12 128	0.14 110	0.10 73	0.14 103	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.12 130	0.15 121	0.10 73	0.13 90	0.11 96

tt9	0.13 91	0.18 116	0.17 124	0.13 85	0.10 74	0.14 107	0.12 133	0.17 101	0.11 85	0.14 81	0.11 93	0.14 111	0.12 136	0.15 120	0.11 95	0.10 74	0.13 90	0.11 99	0.13 83	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.10 71	0.12 130	0.14 109	0.12 130	0.14 109	0.11 96

TYNG	0.13 91	0.19 130	0.17 124	0.12 82	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 101	0.11 85	0.12 63	0.11 93	0.14 111	0.10 77	0.17 141	0.11 95	0.12 128	0.14 110	0.10 73	0.14 103	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.12 126	0.12 130	0.15 121	0.11 97	0.15 126	0.10 77

GFORCE	0.13 91	0.18 116	0.17 124	0.13 85	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 116	0.11 85	0.13 65	0.11 93	0.13 90	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 83	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 97	0.13 90	0.11 96

FORCE_4.7	0.13 91	0.18 116	0.17 124	0.13 85	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 116	0.11 85	0.13 65	0.11 93	0.13 90	0.11 99	0.17 141	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 83	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 97	0.13 90	0.11 96

FORCE_9	0.13 91	0.18 116	0.17 124	0.13 85	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 116	0.11 85	0.13 65	0.11 93	0.13 90	0.11 99	0.16 128	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 83	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 97	0.13 90	0.11 96

FORCE_8	0.13 91	0.18 116	0.17 124	0.13 85	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 116	0.11 85	0.13 65	0.11 93	0.13 90	0.11 99	0.18 154	0.11 95	0.11 96	0.13 90	0.11 99	0.13 83	0.11 94	0.13 89	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.13 91	0.11 97	0.13 90	0.11 96

MatchAttention (ZS)	0.13 91	0.14 85	0.13 96	0.14 103	0.14 147	0.14 107	0.14 144	0.14 78	0.13 127	0.14 81	0.13 140	0.14 111	0.14 149	0.13 103	0.14 148	0.13 138	0.13 90	0.13 141	0.13 83	0.13 145	0.12 86	0.13 142	0.12 126	0.13 145	0.12 88	0.14 144	0.13 90	0.14 148
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_L	0.13 91	0.14 85	0.10 59	0.14 103	0.10 74	0.15 118	0.10 76	0.30 170	0.10 68	0.14 81	0.17 155	0.14 111	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.14 110	0.10 73	0.14 103	0.10 75	0.14 106	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.15 121	0.10 73	0.14 109	0.10 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 91	0.15 95	0.12 86	0.14 103	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.15 94	0.11 85	0.15 105	0.11 93	0.15 126	0.11 99	0.12 94	0.12 129	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 121	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.11 93	0.12 130	0.15 121	0.12 130	0.15 126	0.12 127

IPLGR_C	0.13 91	0.16 102	0.14 102	0.15 119	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 78	0.11 85	0.14 81	0.11 93	0.14 111	0.11 99	0.12 94	0.11 95	0.11 96	0.14 110	0.11 99	0.14 103	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.14 109	0.11 97	0.15 126	0.11 96

IPLGR	0.13 91	0.15 95	0.12 86	0.14 103	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 78	0.13 127	0.15 105	0.11 93	0.14 111	0.12 136	0.12 94	0.11 95	0.11 96	0.14 110	0.11 99	0.14 103	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.11 93	0.12 130	0.15 121	0.11 97	0.14 109	0.11 96

ACRE	0.13 91	0.16 102	0.12 86	0.14 103	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.15 94	0.11 85	0.14 81	0.11 93	0.14 111	0.11 99	0.12 94	0.11 95	0.11 96	0.14 110	0.11 99	0.14 103	0.11 94	0.14 106	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.14 109	0.11 97	0.14 109	0.11 96

ICVP	0.13 91	0.16 102	0.11 78	0.16 131	0.11 91	0.16 134	0.11 96	0.16 97	0.11 85	0.16 123	0.11 93	0.16 137	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.16 138	0.11 99	0.16 136	0.11 94	0.16 138	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.16 139	0.11 97	0.16 137	0.11 96
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 91	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 72	0.04 31	0.04 32	2.46 384	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 48	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 116	0.13 81	0.14 102	0.14 103	0.14 147	0.14 107	0.14 144	0.14 78	0.14 133	0.14 81	0.14 144	0.14 111	0.14 149	0.14 114	0.14 148	0.14 146	0.14 110	0.14 150	0.14 103	0.14 149	0.14 106	0.14 148	0.14 145	0.14 148	0.14 109	0.14 144	0.14 109	0.14 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 116	0.17 107	0.11 78	0.17 137	0.11 91	0.17 136	0.12 133	0.17 101	0.11 85	0.17 129	0.11 93	0.17 141	0.11 99	0.12 94	0.12 129	0.12 128	0.17 145	0.12 135	0.17 139	0.12 136	0.17 142	0.12 132	0.12 126	0.12 130	0.17 142	0.12 130	0.17 141	0.12 127

ELAS_RVC	0.14 116	0.18 116	0.11 78	0.19 144	0.11 91	0.18 140	0.13 140	0.16 97	0.11 85	0.17 129	0.11 93	0.14 111	0.11 99	0.09 61	0.11 95	0.12 128	0.17 145	0.10 73	0.18 143	0.11 94	0.18 144	0.11 94	0.10 71	0.11 99	0.19 149	0.11 97	0.19 146	0.12 127
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 116	0.19 130	0.11 78	0.20 147	0.11 91	0.20 154	0.12 133	0.18 116	0.12 117	0.18 132	0.12 129	0.19 151	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.18 149	0.11 99	0.19 147	0.11 94	0.19 148	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.20 154	0.11 97	0.20 151	0.12 127
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 116	0.23 147	0.10 59	0.19 144	0.11 91	0.20 154	0.11 96	0.16 97	0.10 68	0.15 105	0.11 93	0.15 126	0.11 99	0.09 61	0.11 95	0.11 96	0.16 138	0.10 73	0.17 139	0.11 94	0.18 144	0.11 94	0.09 66	0.10 79	0.18 145	0.11 97	0.19 146	0.12 127
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 121	0.18 116	0.13 96	0.18 141	0.13 140	0.19 148	0.13 140	0.18 116	0.13 127	0.18 132	0.13 140	0.18 146	0.13 145	0.13 103	0.13 141	0.13 138	0.18 149	0.13 141	0.18 143	0.13 145	0.18 144	0.13 142	0.13 140	0.10 79	0.19 149	0.14 144	0.19 146	0.13 140

CCAANet	0.15 121	0.14 85	0.14 102	0.14 103	0.14 147	0.14 107	0.16 158	0.14 78	0.21 170	0.14 81	0.23 184	0.14 111	0.14 149	0.14 114	0.14 148	0.14 146	0.14 110	0.14 150	0.14 103	0.14 149	0.14 106	0.14 148	0.14 145	0.14 148	0.14 109	0.14 144	0.14 109	0.16 155

BEATNet-Init1	0.15 121	0.07 51	0.10 59	0.08 50	0.07 60	0.07 54	0.07 59	0.07 46	0.07 51	2.19 369	0.08 65	0.08 59	0.07 61	0.07 56	0.07 57	0.07 59	0.08 57	0.07 61	0.08 56	0.08 67	0.07 54	0.07 60	0.07 57	0.07 61	0.08 58	0.07 59	0.07 55	0.07 61

DeepPrunerF	0.15 121	0.07 51	0.10 59	0.08 50	0.07 60	0.07 54	0.07 59	0.07 46	0.07 51	2.19 369	0.08 65	0.08 59	0.07 61	0.07 56	0.07 57	0.07 59	0.08 57	0.07 61	0.08 56	0.08 67	0.07 54	0.07 60	0.07 57	0.07 61	0.08 58	0.07 59	0.07 55	0.07 61

DeepPruner_ROB	0.15 121	0.18 116	0.12 86	0.18 141	0.12 131	0.18 140	0.12 133	0.18 116	0.13 127	0.18 132	0.12 129	0.18 146	0.12 136	0.13 103	0.12 129	0.13 138	0.18 149	0.13 141	0.18 143	0.12 136	0.19 148	0.12 132	0.13 140	0.12 130	0.18 145	0.12 130	0.18 143	0.12 127

LALA_ROB	0.15 121	0.21 140	0.12 86	0.21 152	0.12 131	0.20 154	0.14 144	0.20 130	0.12 117	0.22 146	0.12 129	0.16 137	0.12 136	0.10 64	0.12 129	0.12 128	0.21 159	0.11 99	0.22 156	0.12 136	0.20 152	0.12 132	0.11 93	0.12 130	0.21 159	0.14 144	0.21 155	0.13 140

GOStereo-base	0.17 127	0.14 85	0.10 59	0.14 103	0.11 91	0.18 140	0.10 76	0.14 78	1.50 373	0.14 81	0.10 76	0.17 141	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.14 110	0.10 73	0.15 121	0.10 75	0.15 121	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.14 109	0.10 73	0.14 109	0.10 77

test_for_model	0.17 127	1.25 305	0.20 151	0.15 119	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 134	0.11 85	0.15 105	0.11 93	0.15 126	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 121	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.15 121	0.11 97	0.15 126	0.11 96

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 127	1.25 305	0.20 151	0.15 119	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 134	0.11 85	0.15 105	0.11 93	0.15 126	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 121	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.15 121	0.11 97	0.15 126	0.11 96

testlalala	0.17 127	1.25 305	0.20 151	0.15 119	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 134	0.11 85	0.15 105	0.11 93	0.15 126	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 121	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.15 121	0.11 97	0.15 126	0.11 96

GCAPDPT-zeroshot	0.17 127	1.25 305	0.20 151	0.15 119	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 134	0.11 85	0.15 105	0.11 93	0.15 126	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 121	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.15 121	0.11 97	0.15 126	0.11 96

GCAP-Stereo	0.17 127	1.25 305	0.20 151	0.15 119	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 134	0.11 85	0.15 105	0.11 93	0.15 126	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 121	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.15 121	0.11 97	0.15 126	0.11 96

G3	0.18 133	0.15 95	0.10 59	0.15 119	0.11 91	0.18 140	0.10 76	0.30 170	1.53 375	0.14 81	0.10 76	0.17 141	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.15 125	0.10 73	0.15 121	0.10 75	0.15 121	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.15 121	0.10 73	0.14 109	0.10 77

G2	0.18 133	0.14 85	0.10 59	0.15 119	0.12 131	0.19 148	0.10 76	0.30 170	1.49 372	0.14 81	0.10 76	0.18 146	0.10 77	0.10 64	0.10 76	0.10 74	0.15 125	0.10 73	0.14 103	0.10 75	0.14 106	0.10 76	0.10 71	0.10 79	0.14 109	0.10 73	0.14 109	0.10 77

DepthFocus	0.18 133	0.22 142	0.15 110	0.22 155	0.15 153	0.22 162	0.15 152	0.21 134	0.15 136	0.21 142	0.15 149	0.21 157	0.15 154	0.15 120	0.15 154	0.15 154	0.21 159	0.15 155	0.22 156	0.15 156	0.22 160	0.15 154	0.15 148	0.15 153	0.22 162	0.15 153	0.22 159	0.15 152

IGEV_Zeroshot_test	0.18 133	0.22 142	0.18 143	0.21 152	0.18 172	0.20 154	0.17 161	0.20 130	0.16 143	0.25 159	0.16 153	0.21 157	0.17 161	0.16 128	0.18 169	0.15 154	0.20 155	0.16 157	0.20 150	0.18 172	0.21 156	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.20 154	0.17 160	0.20 151	0.16 155

dd	0.18 133	0.22 142	0.16 113	0.22 155	0.15 153	0.22 162	0.15 152	0.21 134	0.15 136	0.21 142	0.15 149	0.21 157	0.15 154	0.15 120	0.15 154	0.15 154	0.22 163	0.14 150	0.22 156	0.14 149	0.22 160	0.15 154	0.16 152	0.15 153	0.23 168	0.15 153	0.22 159	0.16 155

dad	0.18 133	0.23 147	0.16 113	0.22 155	0.15 153	0.22 162	0.15 152	0.22 142	0.16 143	0.21 142	0.15 149	0.22 161	0.15 154	0.15 120	0.16 157	0.17 158	0.23 168	0.17 161	0.23 166	0.15 156	0.22 160	0.15 154	0.15 148	0.15 153	0.22 162	0.15 153	0.22 159	0.16 155

G4	0.19 139	0.15 95	0.11 78	0.15 119	0.11 91	0.18 140	0.11 96	0.33 175	1.50 373	0.15 105	0.11 93	0.19 151	0.11 99	0.12 94	0.12 129	0.11 96	0.15 125	0.11 99	0.15 121	0.11 94	0.15 121	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.15 121	0.11 97	0.15 126	0.11 96

depth_test_26	0.19 139	0.36 184	0.26 176	0.21 152	0.14 147	0.21 160	0.14 144	0.36 190	0.14 133	0.20 138	0.14 144	0.24 174	0.14 149	0.14 114	0.14 148	0.14 146	0.21 159	0.14 150	0.21 154	0.14 149	0.21 156	0.14 148	0.26 191	0.14 148	0.21 159	0.14 144	0.21 155	0.14 148

MSKI-zero shot	0.19 139	0.21 140	0.16 113	0.22 155	0.16 158	0.23 171	0.17 161	0.22 142	0.17 151	0.22 146	0.17 155	0.22 161	0.16 157	0.19 159	0.16 157	0.17 158	0.23 168	0.16 157	0.22 156	0.16 158	0.22 160	0.17 163	0.16 152	0.17 157	0.22 162	0.19 174	0.22 159	0.16 155

MIM_Stereo	0.19 139	0.23 147	0.18 143	0.22 155	0.16 158	0.22 162	0.16 158	0.21 134	0.16 143	0.22 146	0.17 155	0.21 157	0.17 161	0.20 160	0.18 169	0.17 158	0.22 163	0.18 174	0.22 156	0.16 158	0.21 156	0.16 158	0.17 155	0.17 157	0.21 159	0.16 158	0.22 159	0.20 176

UNet	0.19 139	0.13 81	0.09 56	0.13 85	0.09 70	0.13 89	0.09 72	0.13 76	0.09 63	0.90 275	0.09 71	0.13 90	0.09 72	0.10 64	0.09 73	0.70 316	0.13 90	0.09 72	0.13 83	0.10 75	0.91 309	0.09 72	0.10 71	0.09 73	0.13 91	0.10 73	0.13 90	0.09 71

iResNet	0.19 139	0.23 147	0.17 124	0.22 155	0.17 162	0.22 162	0.19 175	0.22 142	0.17 151	0.22 146	0.17 155	0.22 161	0.17 161	0.17 141	0.17 161	0.17 158	0.22 163	0.17 161	0.22 156	0.17 162	0.23 167	0.17 163	0.18 169	0.17 157	0.23 168	0.17 160	0.23 168	0.17 162

LACA2	0.20 145	0.27 166	0.22 159	0.24 168	0.17 162	0.24 175	0.17 161	0.26 161	0.17 151	0.24 153	0.17 155	0.24 174	0.17 161	0.21 165	0.17 161	0.17 158	0.24 173	0.17 161	0.24 172	0.17 162	0.24 170	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.24 174	0.17 160	0.24 170	0.17 162

LACA1	0.20 145	0.27 166	0.22 159	0.24 168	0.17 162	0.24 175	0.17 161	0.27 164	0.17 151	0.24 153	0.17 155	0.24 174	0.17 161	0.21 165	0.17 161	0.17 158	0.24 173	0.17 161	0.24 172	0.17 162	0.24 170	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.24 174	0.17 160	0.24 170	0.17 162

ACV-stereo	0.20 145	0.23 147	0.17 124	0.23 163	0.17 162	0.23 171	0.17 161	0.23 151	0.17 151	0.23 152	0.17 155	0.23 167	0.17 161	0.17 141	0.17 161	0.17 158	0.24 173	0.17 161	0.23 166	0.17 162	0.24 170	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.23 168	0.17 160	0.23 168	0.17 162

DAS	0.20 145	0.20 137	0.20 151	0.20 147	0.20 178	0.20 154	0.20 177	0.20 130	0.20 167	0.20 138	0.20 175	0.20 155	0.20 176	0.20 160	0.20 178	0.20 171	0.20 155	0.20 180	0.20 150	0.20 179	0.20 152	0.20 178	0.20 174	0.20 176	0.20 154	0.20 175	0.20 151	0.20 176

ASD4	0.20 145	0.20 137	0.20 151	0.20 147	0.20 178	0.20 154	0.20 177	0.20 130	0.20 167	0.20 138	0.20 175	0.20 155	0.20 176	0.20 160	0.20 178	0.20 171	0.20 155	0.20 180	0.20 150	0.20 179	0.20 152	0.20 178	0.20 174	0.20 176	0.20 154	0.20 175	0.20 151	0.20 176

iResNetv2_ROB	0.20 145	0.22 142	0.19 149	0.23 163	0.19 176	0.22 162	0.17 161	0.22 142	0.17 151	0.22 146	0.17 155	0.22 161	0.17 161	0.18 154	0.18 169	0.19 170	0.22 163	0.17 161	0.23 166	0.17 162	0.25 175	0.18 174	0.17 155	0.18 171	0.23 168	0.17 160	0.25 180	0.17 162

AROF-Stereo	0.21 151	0.10 61	0.15 110	0.14 103	0.07 60	0.10 65	0.11 96	0.17 101	0.09 63	0.21 142	0.08 65	0.18 146	0.11 99	2.25 396	0.12 129	0.08 68	0.13 90	0.07 61	0.24 172	0.11 94	0.20 152	0.12 132	0.13 140	0.18 171	0.19 149	0.07 59	0.10 65	0.14 148

arf5	0.21 151	0.18 116	0.08 52	0.10 59	0.12 131	0.10 65	0.07 59	0.10 58	0.07 51	0.16 123	0.13 140	0.10 68	0.07 61	2.50 405	0.07 57	0.14 146	0.10 66	0.13 141	0.22 156	0.11 94	0.15 121	0.12 132	0.11 93	0.07 61	0.10 65	0.14 144	0.21 155	0.13 140

LACA3	0.21 151	0.27 166	0.23 165	0.25 173	0.17 162	0.25 183	0.17 161	0.28 165	0.17 151	0.25 159	0.17 155	0.25 179	0.17 161	0.22 168	0.17 161	0.17 158	0.25 181	0.17 161	0.25 180	0.17 162	0.25 175	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.25 182	0.17 160	0.25 180	0.17 162

ITSA-stereo	0.21 151	0.16 102	0.12 86	0.16 131	0.13 140	0.18 140	0.14 144	0.16 97	1.89 392	0.16 123	0.12 129	0.17 141	0.12 136	0.13 103	0.13 141	0.13 138	0.17 145	0.13 141	0.17 139	0.12 136	0.16 138	0.12 132	0.12 126	0.12 130	0.17 142	0.12 130	0.16 137	0.12 127

AROF-StereoT2	0.22 155	0.11 75	0.18 143	0.11 75	0.13 140	0.19 148	0.07 59	0.10 58	0.09 63	0.16 123	0.18 170	0.10 68	0.07 61	2.58 406	0.08 69	0.13 138	0.10 66	0.13 141	0.22 156	0.07 61	0.24 170	0.13 142	0.16 152	0.07 61	0.10 65	0.12 130	0.24 170	0.08 67

Pointernet	0.22 155	0.41 195	0.38 208	0.22 155	0.17 162	0.22 162	0.17 161	0.41 209	0.17 151	0.22 146	0.17 155	0.22 161	0.17 161	0.18 154	0.18 169	0.18 167	0.23 168	0.18 174	0.23 166	0.18 172	0.23 167	0.18 174	0.17 155	0.17 157	0.22 162	0.18 172	0.22 159	0.17 162

JetRed	0.22 155	0.11 75	0.12 86	0.11 75	0.11 91	0.11 82	0.11 96	0.11 71	0.11 85	2.93 395	0.11 93	0.11 83	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.12 128	0.11 83	0.11 99	0.11 76	0.11 94	0.11 81	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.11 83	0.11 97	0.11 83	0.11 96

JetBlue	0.23 158	0.12 79	0.13 96	0.12 82	0.12 131	0.12 87	0.11 96	0.14 78	0.12 117	3.07 396	0.12 129	0.12 89	0.11 99	0.11 83	0.13 141	0.13 138	0.12 88	0.12 135	0.13 83	0.11 94	0.12 86	0.13 142	0.12 126	0.14 148	0.13 91	0.12 130	0.12 88	0.11 96

SFCPSM	0.23 158	0.18 116	0.13 96	0.18 141	0.12 131	0.18 140	0.80 328	0.17 101	0.12 117	0.88 274	0.12 129	0.17 141	0.12 136	0.13 103	0.12 129	0.12 128	0.18 149	0.12 135	0.18 143	0.12 136	1.18 340	0.13 142	0.12 126	0.12 130	0.18 145	0.13 141	0.18 143	0.12 127

S2M2_XL	0.24 160	1.32 319	0.86 303	0.17 137	0.11 91	0.17 136	0.11 96	1.05 310	0.12 117	0.16 123	0.11 93	0.16 137	0.11 99	0.11 83	0.11 95	0.11 96	0.17 145	0.11 99	0.17 139	0.11 94	0.17 142	0.11 94	0.11 93	0.11 99	0.17 142	0.11 97	0.17 141	0.11 96
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 161	1.16 295	1.02 317	0.16 131	0.13 140	0.16 134	0.13 140	1.16 317	0.13 127	0.15 105	0.13 140	0.15 126	0.13 145	0.13 103	0.13 141	0.13 138	0.16 138	0.13 141	0.16 136	0.13 145	0.16 138	0.13 142	0.13 140	0.13 145	0.16 139	0.13 141	0.16 137	0.13 140

LoS_RVC	0.25 161	0.25 159	0.25 171	0.25 173	0.25 190	0.25 183	0.25 190	0.25 156	0.25 183	0.25 159	0.25 192	0.25 179	0.25 191	0.26 181	0.25 193	0.26 189	0.25 181	0.25 192	0.26 184	0.25 193	0.25 175	0.25 189	0.25 187	0.25 191	0.25 182	0.25 190	0.25 180	0.25 190

tt_ll	0.25 161	0.25 159	0.25 171	0.25 173	0.25 190	0.25 183	0.25 190	0.25 156	0.25 183	0.25 159	0.25 192	0.25 179	0.25 191	0.26 181	0.25 193	0.26 189	0.25 181	0.25 192	0.26 184	0.25 193	0.25 175	0.25 189	0.25 187	0.25 191	0.25 182	0.25 190	0.25 180	0.25 190

CAS	0.25 161	0.25 159	0.25 171	0.25 173	0.26 192	0.26 190	0.26 192	0.25 156	0.25 183	0.25 159	0.25 192	0.25 179	0.25 191	0.25 178	0.25 193	0.25 186	0.26 188	0.25 192	0.26 184	0.26 197	0.25 175	0.25 189	0.25 187	0.26 195	0.25 182	0.26 194	0.25 180	0.25 190

LoS	0.25 161	0.25 159	0.27 179	0.27 182	0.26 192	0.25 183	0.26 192	0.26 161	0.25 183	0.26 166	0.25 192	0.25 179	0.25 191	0.26 181	0.25 193	0.25 186	0.25 181	0.25 192	0.25 180	0.25 193	0.27 184	0.25 189	0.26 191	0.26 195	0.26 187	0.25 190	0.25 180	0.25 190
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GeoAtt-L-single (ZS)	0.26 166	0.31 175	0.25 171	0.31 189	0.22 181	0.30 194	0.20 177	0.34 182	0.22 175	0.32 171	0.23 184	0.30 194	0.21 181	0.24 177	0.22 184	0.21 175	0.30 194	0.22 183	0.29 191	0.21 182	0.31 190	0.21 181	0.21 176	0.22 183	0.33 196	0.23 185	0.32 194	0.25 190

castereo++	0.26 166	1.28 316	1.07 327	0.15 119	0.13 140	0.15 118	0.14 144	1.22 324	0.13 127	0.16 123	0.17 155	0.16 137	0.14 149	0.14 114	0.15 154	0.14 146	0.15 125	0.14 150	0.16 136	0.14 149	0.16 138	0.14 148	0.14 145	0.14 148	0.16 139	0.14 144	0.16 137	0.15 152

small-0shot	0.27 168	0.27 166	0.26 176	0.26 179	0.27 197	0.27 191	0.27 196	0.26 161	0.26 190	0.27 167	0.27 200	0.26 188	0.26 197	0.26 181	0.26 198	0.27 198	0.27 190	0.26 196	0.27 188	0.27 201	0.26 183	0.27 196	0.26 191	0.26 195	0.27 189	0.27 197	0.27 189	0.26 196

model_zeroshot	0.27 168	0.30 173	0.19 149	0.36 203	0.23 187	0.25 183	0.27 196	0.33 175	0.21 170	0.35 177	0.22 181	0.25 179	0.27 200	0.26 181	0.23 187	0.26 189	0.35 202	0.22 183	0.36 204	0.23 189	0.25 175	0.27 196	0.27 195	0.23 187	0.36 205	0.22 182	0.25 180	0.27 200

DCVSM-stereo	0.27 168	0.38 188	0.22 159	0.38 209	0.22 181	0.38 218	0.22 183	0.29 168	0.22 175	0.29 169	0.22 181	0.29 192	0.22 184	0.22 168	0.21 180	0.21 175	0.38 214	0.22 183	0.38 213	0.22 184	0.38 207	0.22 182	0.21 176	0.25 191	0.38 212	0.21 179	0.38 210	0.21 180

DLNR_Zeroshot_test	0.27 168	0.30 173	0.23 165	0.30 187	0.22 181	0.31 196	0.24 188	0.29 168	0.23 179	0.38 189	0.23 184	0.29 192	0.23 188	0.22 168	0.23 187	0.23 181	0.30 194	0.34 234	0.29 191	0.23 189	0.29 188	0.29 220	0.22 180	0.23 187	0.30 193	0.23 185	0.30 192	0.23 187

HGLStereo	0.27 168	0.25 159	0.21 158	0.35 198	0.21 180	0.35 203	0.21 181	0.34 182	0.21 170	0.39 194	0.21 178	0.34 199	0.21 181	0.22 168	0.21 180	0.21 175	0.35 202	0.22 183	0.35 200	0.22 184	0.35 197	0.22 182	0.21 176	0.21 180	0.35 202	0.21 179	0.35 201	0.21 180

Cross2Single-S	0.28 173	0.37 186	0.26 176	0.35 198	0.23 187	0.35 203	0.23 185	0.37 192	0.23 179	0.35 177	0.23 184	0.35 202	0.23 188	0.25 178	0.23 187	0.23 181	0.35 202	0.23 189	0.35 200	0.23 189	0.35 197	0.23 187	0.23 184	0.23 187	0.35 202	0.23 185	0.35 201	0.23 187

iResNet_ROB	0.28 173	0.32 178	0.24 170	0.33 192	0.26 192	0.32 198	0.24 188	0.33 175	0.25 183	0.33 172	0.24 190	0.35 202	0.24 190	0.23 173	0.24 192	0.25 186	0.32 197	0.24 191	0.36 204	0.24 192	0.32 191	0.28 204	0.24 186	0.24 190	0.32 195	0.24 189	0.33 195	0.24 189

IGEV-FE	0.29 175	2.85 373	0.36 204	0.20 147	0.17 162	0.19 148	0.17 161	0.37 192	0.17 151	0.19 135	0.17 155	0.19 151	0.17 161	0.17 141	0.17 161	0.17 158	0.19 154	0.17 161	0.19 147	0.17 162	0.19 148	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.19 149	0.17 160	0.19 146	0.17 162

IMH-64-1	0.29 175	0.23 147	0.23 165	0.23 163	0.22 181	0.22 162	0.23 185	0.22 142	0.22 175	2.02 361	0.23 184	0.23 167	0.22 184	0.23 173	0.23 187	0.23 181	0.23 168	0.22 183	0.23 166	0.22 184	0.22 160	0.22 182	0.22 180	0.22 183	0.22 162	0.22 182	0.22 159	0.22 183

IMH-64	0.29 175	0.23 147	0.23 165	0.23 163	0.22 181	0.22 162	0.23 185	0.22 142	0.22 175	2.02 361	0.23 184	0.23 167	0.22 184	0.23 173	0.23 187	0.23 181	0.23 168	0.22 183	0.23 166	0.22 184	0.22 160	0.22 182	0.22 180	0.22 183	0.22 162	0.22 182	0.22 159	0.22 183

UPFNet	0.29 175	0.24 155	0.16 113	0.24 168	0.16 158	0.24 175	0.16 158	0.23 151	0.16 143	1.19 308	0.16 153	0.23 167	0.16 157	0.17 141	0.16 157	0.89 333	0.24 173	0.16 157	0.24 172	0.18 172	1.20 343	0.16 158	0.17 155	0.16 156	0.24 174	0.16 158	0.24 170	0.16 155

WAO-6	0.30 179	0.22 142	0.23 165	0.22 155	0.23 187	0.23 171	0.22 183	0.22 142	0.23 179	2.21 372	0.22 181	0.22 161	0.22 184	0.22 168	0.22 184	0.23 181	0.22 163	0.23 189	0.22 156	0.22 184	0.22 160	0.22 182	0.22 180	0.22 183	0.23 168	0.23 185	0.22 159	0.22 183

anonymity	0.30 179	0.34 180	0.27 179	0.33 192	0.27 197	0.33 199	0.28 204	0.33 175	0.28 199	0.33 172	0.28 205	0.33 197	0.28 203	0.28 195	0.28 207	0.28 201	0.34 199	0.28 202	0.34 198	0.28 204	0.34 193	0.27 196	0.27 195	0.27 200	0.34 199	0.28 201	0.34 199	0.28 204

iRaft-Stereo_20w	0.30 179	0.46 214	0.27 179	0.34 194	0.26 192	0.35 203	0.28 204	0.34 182	0.26 190	0.34 175	0.26 196	0.34 199	0.26 197	0.26 181	0.26 198	0.26 189	0.34 199	0.26 196	0.34 198	0.26 197	0.34 193	0.26 195	0.26 191	0.26 195	0.34 199	0.26 194	0.34 199	0.26 196

MMNet	0.30 179	0.24 155	0.17 124	0.24 168	0.17 162	0.24 175	0.17 161	0.23 151	0.18 162	1.21 312	0.17 155	0.23 167	0.17 161	0.17 141	0.17 161	0.89 333	0.24 173	0.17 161	0.24 172	0.17 162	1.22 345	0.16 158	0.17 155	0.17 157	0.24 174	0.17 160	0.24 170	0.17 162

delet	0.30 179	0.24 155	0.17 124	0.24 168	0.17 162	0.24 175	0.17 161	0.23 151	0.16 143	1.21 312	0.17 155	0.24 174	0.17 161	0.17 141	0.17 161	0.91 337	0.24 173	0.17 161	0.24 172	0.17 162	1.23 347	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.24 174	0.17 160	0.24 170	0.17 162

psm_up	0.30 179	0.24 155	0.17 124	0.25 173	0.17 162	0.24 175	0.17 161	0.24 155	0.17 151	1.20 310	0.17 155	0.23 167	0.17 161	0.17 141	0.18 169	0.90 336	0.24 173	0.17 161	0.25 180	0.17 162	1.24 350	0.17 163	0.17 155	0.17 157	0.24 174	0.17 160	0.24 170	0.17 162

MLCV	0.30 179	0.33 179	0.28 182	0.34 194	0.28 202	0.33 199	0.28 204	0.33 175	0.29 207	0.33 172	0.27 200	0.33 197	0.28 203	0.26 181	0.29 218	0.28 201	0.33 198	0.28 202	0.33 195	0.28 204	0.33 192	0.27 196	0.28 201	0.28 205	0.33 196	0.28 201	0.33 195	0.28 204

DN-CSS_ROB	0.30 179	0.34 180	0.29 187	0.34 194	0.27 197	0.34 201	0.28 204	0.33 175	0.27 193	0.34 175	0.27 200	0.34 199	0.28 203	0.29 200	0.27 202	0.26 189	0.35 202	0.29 215	0.33 195	0.28 204	0.34 193	0.28 204	0.28 201	0.27 200	0.34 199	0.28 201	0.33 195	0.28 204

SCION-MonSter(vits)	0.31 187	0.76 265	0.22 159	0.19 144	0.15 153	0.19 148	0.15 152	0.41 209	0.27 193	0.38 189	0.27 200	0.38 216	0.27 200	0.27 189	0.27 202	0.27 198	0.40 231	0.27 200	0.39 225	0.27 201	0.39 218	0.27 196	0.27 195	0.27 200	0.39 223	0.27 197	0.39 222	0.27 200

UNDER WATER-64	0.31 187	0.25 159	0.25 171	0.26 179	0.26 192	0.25 183	0.26 192	0.25 156	0.26 190	1.69 345	0.26 196	0.25 179	0.25 191	0.25 178	0.26 198	0.26 189	0.25 181	0.26 196	0.26 184	0.26 197	0.25 175	0.25 189	0.25 187	0.25 191	0.26 187	0.26 194	0.25 180	0.26 196

LG-Stereo_L2	0.32 189	0.45 210	0.36 204	0.37 205	0.27 197	0.37 213	0.27 196	0.43 215	0.27 193	0.36 184	0.31 227	0.36 209	0.27 200	0.27 189	0.27 202	0.30 219	0.37 211	0.27 200	0.37 208	0.27 201	0.37 204	0.27 196	0.27 195	0.27 200	0.37 209	0.27 197	0.37 208	0.27 200

CASnet	0.32 189	0.53 230	0.34 201	0.27 182	0.31 228	0.34 201	0.29 221	0.31 173	0.32 219	0.25 159	0.31 227	0.27 189	0.40 258	0.45 251	0.27 202	0.30 219	0.26 188	0.40 257	0.28 190	0.37 247	0.28 186	0.39 255	0.29 212	0.40 260	0.29 192	0.28 201	0.24 170	0.30 226
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 189	0.45 210	0.29 187	0.36 203	0.29 216	0.36 209	0.29 221	0.36 190	0.29 207	0.35 177	0.29 215	0.35 202	0.28 203	0.27 189	0.28 207	0.28 201	0.35 202	0.28 202	0.35 200	0.28 204	0.35 197	0.28 204	0.29 212	0.29 219	0.36 205	0.29 220	0.36 205	0.29 219

TS12	0.33 192	0.16 102	1.86 377	0.16 131	0.14 147	0.15 118	0.14 144	1.78 350	0.21 170	0.15 105	0.14 144	0.15 126	0.16 157	1.83 383	0.18 169	0.20 171	0.14 110	0.11 99	0.12 81	0.11 94	0.15 121	0.14 148	0.12 126	0.09 73	0.15 121	0.10 73	0.10 65	0.13 140

RSM	0.33 192	0.36 184	0.31 196	0.39 223	0.32 232	0.36 209	0.30 228	0.35 186	0.38 240	0.35 177	0.31 227	0.35 202	0.30 223	0.30 206	0.31 228	0.30 219	0.36 208	0.31 226	0.36 204	0.30 225	0.36 202	0.31 227	0.31 225	0.31 227	0.36 205	0.31 228	0.36 205	0.31 230

SQANet	0.33 192	0.28 170	0.28 182	0.28 186	0.28 202	0.29 193	0.28 204	0.28 165	0.28 199	1.59 340	0.28 205	0.28 191	0.28 203	0.28 195	0.28 207	0.28 201	0.28 192	0.28 202	0.29 191	0.28 204	0.28 186	0.28 204	0.28 201	0.28 205	0.28 191	0.28 201	0.28 190	0.28 204

DGSMNet	0.33 192	0.42 205	0.28 182	0.40 224	0.28 202	0.40 230	0.28 204	0.40 207	0.28 199	0.40 202	0.28 205	0.39 222	0.28 203	0.27 189	0.28 207	0.28 201	0.40 231	0.28 202	0.42 242	0.29 217	0.41 226	0.31 227	0.29 212	0.28 205	0.41 231	0.28 201	0.42 241	0.29 219

gcap_with_dpt	0.34 196	0.42 205	0.29 187	0.42 235	0.29 216	0.42 243	0.29 221	0.39 203	0.29 207	0.39 194	0.29 215	0.39 222	0.29 215	0.29 200	0.29 218	0.28 201	0.42 240	0.29 215	0.42 242	0.29 217	0.42 237	0.28 204	0.28 201	0.28 205	0.41 231	0.28 201	0.41 229	0.28 204

castereo	0.34 196	1.59 327	1.39 350	0.17 137	0.15 153	0.18 140	0.26 192	1.74 349	0.17 151	0.19 135	0.18 170	0.18 146	0.20 176	0.20 160	0.22 184	0.21 175	0.18 149	0.17 161	0.19 147	0.16 158	0.18 144	0.20 178	0.17 155	0.21 180	0.19 149	0.17 160	0.19 146	0.16 155

GCAP-BAT	0.34 196	0.42 205	0.29 187	0.42 235	0.29 216	0.42 243	0.29 221	0.39 203	0.29 207	0.39 194	0.29 215	0.39 222	0.29 215	0.29 200	0.29 218	0.28 201	0.42 240	0.29 215	0.42 242	0.29 217	0.42 237	0.28 204	0.28 201	0.28 205	0.41 231	0.28 201	0.41 229	0.28 204

RAFT-Test	0.34 196	0.45 210	0.30 193	0.38 209	0.32 232	0.40 230	0.32 234	0.39 203	0.32 219	0.39 194	0.30 223	0.37 211	0.29 215	0.30 206	0.30 224	0.29 214	0.38 214	0.30 222	0.38 213	0.29 217	0.38 207	0.29 220	0.29 212	0.30 225	0.38 212	0.30 225	0.38 210	0.30 226

RAFT + AFF	0.34 196	0.29 171	0.32 199	0.31 189	0.30 224	0.39 227	0.32 234	0.39 203	0.30 211	0.39 194	0.32 230	0.39 222	0.32 228	0.35 219	0.36 240	0.32 228	0.38 214	0.31 226	0.38 213	0.31 230	0.38 207	0.28 204	0.37 245	0.34 236	0.38 212	0.30 225	0.38 210	0.28 204

test_c	0.35 201	1.71 334	1.73 368	0.11 75	0.13 140	0.13 89	0.08 68	1.69 345	0.15 136	0.13 65	0.09 71	0.09 63	0.09 72	1.70 379	0.12 129	0.08 68	0.16 138	0.10 73	0.12 81	0.10 75	0.14 106	0.06 58	0.10 71	0.08 70	0.12 88	0.11 97	0.13 90	0.12 127

ETE_ROB	0.35 201	0.35 183	0.35 202	0.35 198	0.35 240	0.35 203	0.35 237	0.35 186	0.35 231	0.35 177	0.35 238	0.35 202	0.35 237	0.35 219	0.35 236	0.35 236	0.35 202	0.35 238	0.35 200	0.35 240	0.35 197	0.35 236	0.35 236	0.35 240	0.35 202	0.35 237	0.35 201	0.35 239

VIP-Stereo	0.36 203	2.00 345	1.11 331	0.26 179	0.16 158	0.24 175	0.15 152	2.00 365	0.23 179	0.24 153	0.15 149	0.23 167	0.16 157	0.16 128	0.16 157	0.15 154	0.24 173	0.15 155	0.24 172	0.16 158	0.24 170	0.15 154	0.15 148	0.20 176	0.24 174	0.15 153	0.24 170	0.15 152

GREAT-IGEV	0.36 203	0.46 214	0.33 200	0.43 238	0.30 224	0.43 249	0.30 228	0.45 218	0.30 211	0.42 214	0.30 223	0.43 244	0.30 223	0.30 206	0.30 224	0.30 219	0.43 246	0.30 222	0.43 246	0.30 225	0.43 240	0.30 224	0.30 222	0.30 225	0.43 245	0.30 225	0.43 243	0.30 226
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	0.36 203	0.50 227	0.30 193	0.40 224	0.29 216	0.40 230	0.29 221	0.35 186	0.30 211	0.47 226	0.30 223	0.35 202	0.32 228	0.29 200	0.34 234	0.33 232	0.59 280	0.31 226	0.39 225	0.29 217	0.37 204	0.38 246	0.29 212	0.31 227	0.58 284	0.28 201	0.51 269	0.29 219

GEStereo_RVC	0.36 203	0.23 147	0.18 143	0.23 163	0.18 172	0.23 171	0.19 175	0.22 142	0.19 164	0.24 153	0.20 175	0.24 174	0.18 174	0.18 154	0.18 169	0.21 175	0.25 181	0.18 174	0.22 156	0.18 172	0.23 167	0.18 174	0.19 172	0.20 176	0.23 168	0.20 175	4.43 418	0.19 174

DMCA	0.36 203	0.38 188	0.37 206	0.35 198	0.35 240	0.35 203	0.36 243	0.35 186	0.36 236	0.36 184	0.37 248	0.36 209	0.36 242	0.36 224	0.35 236	0.37 241	0.36 208	0.36 240	0.36 204	0.36 244	0.36 202	0.35 236	0.36 241	0.36 243	0.37 209	0.36 241	0.36 205	0.36 244

NBS	0.37 208	0.38 188	0.38 208	0.38 209	0.39 255	0.37 213	0.36 243	0.37 192	0.37 238	0.37 186	0.35 238	0.37 211	0.39 256	0.37 226	0.38 245	0.39 252	0.38 214	0.36 240	0.37 208	0.36 244	0.38 207	0.37 242	0.39 255	0.37 249	0.38 212	0.35 237	0.38 210	0.39 256

LACA_dic	0.37 208	1.72 335	1.69 365	0.13 85	0.12 131	0.15 118	0.12 133	1.69 345	0.16 143	0.17 129	0.19 174	0.13 90	0.12 136	1.70 379	0.13 141	0.13 138	0.16 138	0.12 135	0.14 103	0.14 149	0.13 89	0.12 132	0.12 126	0.12 130	0.14 109	0.12 130	0.13 90	0.12 127

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 208	0.64 249	0.59 267	0.38 209	0.31 228	0.38 218	0.31 231	0.65 258	0.32 219	0.38 189	0.32 230	0.38 216	0.32 228	0.32 210	0.32 230	0.32 228	0.38 214	0.32 230	0.39 225	0.32 231	0.39 218	0.32 230	0.32 226	0.32 229	0.39 223	0.32 230	0.39 222	0.32 232

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 208	0.65 251	0.60 269	0.38 209	0.31 228	0.38 218	0.31 231	0.65 258	0.32 219	0.37 186	0.32 230	0.37 211	0.32 228	0.32 210	0.32 230	0.32 228	0.38 214	0.32 230	0.38 213	0.32 231	0.38 207	0.32 230	0.32 226	0.32 229	0.38 212	0.32 230	0.38 210	0.32 232

DDF-Stereo	0.37 208	0.57 240	0.50 247	0.40 224	0.32 232	0.40 230	0.32 234	0.53 242	0.32 219	0.39 194	0.32 230	0.39 222	0.32 228	0.32 210	0.32 230	0.32 228	0.40 231	0.32 230	0.40 228	0.32 231	0.40 225	0.32 230	0.32 226	0.32 229	0.40 226	0.32 230	0.40 225	0.32 232

XPNet_ROB	0.37 208	0.37 186	0.37 206	0.37 205	0.37 246	0.37 213	0.37 249	0.37 192	0.37 238	0.37 186	0.37 248	0.37 211	0.37 244	0.37 226	0.37 243	0.37 241	0.37 211	0.37 246	0.37 208	0.37 247	0.37 204	0.37 242	0.37 245	0.37 249	0.37 209	0.37 247	0.37 208	0.37 247

GIP-stereo	0.38 214	0.56 237	0.40 213	0.45 246	0.33 235	0.44 251	0.35 237	0.49 232	0.33 225	0.43 217	0.32 230	0.42 240	0.31 225	0.33 214	0.33 233	0.34 233	0.40 231	0.32 230	0.40 228	0.32 231	0.43 240	0.38 246	0.33 231	0.32 229	0.43 245	0.32 230	0.42 241	0.34 238

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 214	1.06 288	0.54 256	0.59 279	0.27 197	0.46 253	0.27 196	0.46 219	0.27 193	0.46 223	0.27 200	0.46 248	0.26 197	0.27 189	0.27 202	0.26 189	0.46 250	0.26 196	0.45 249	0.30 225	0.46 244	0.27 196	0.27 195	0.27 200	0.46 249	0.27 197	0.45 246	0.26 196

CES	0.38 214	0.34 180	0.44 225	0.43 238	0.33 235	0.37 213	0.44 270	0.37 192	0.38 240	0.45 220	0.35 238	0.35 202	0.41 259	0.45 251	0.36 240	0.36 238	0.36 208	0.45 270	0.43 246	0.35 240	0.34 193	0.46 269	0.36 241	0.36 243	0.42 244	0.34 236	0.35 201	0.38 250

PML	0.39 217	0.56 237	0.29 187	0.55 273	0.28 202	0.56 281	0.28 204	0.51 239	0.28 199	0.50 232	0.28 205	0.51 269	0.28 203	0.29 200	0.28 207	0.29 214	0.56 278	0.29 215	0.57 284	0.28 204	0.56 276	0.28 204	0.28 201	0.29 219	0.56 281	0.28 201	0.56 278	0.28 204

CR-RVC	0.40 218	1.89 340	1.85 373	0.15 119	0.13 140	0.17 136	0.14 144	1.84 351	0.14 133	0.20 138	0.14 144	0.13 90	0.13 145	1.86 388	0.14 148	0.14 146	0.13 90	0.13 141	0.13 83	0.13 145	0.13 89	0.14 148	0.13 140	0.19 174	0.18 145	0.13 141	0.13 90	0.21 180

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 218	2.14 355	1.91 381	0.20 147	0.18 172	0.19 148	0.17 161	2.23 368	0.19 164	0.24 153	0.21 178	0.19 151	0.21 181	0.20 160	0.18 169	0.20 171	0.20 155	0.18 174	0.20 150	0.19 177	0.19 148	0.17 163	0.18 169	0.17 157	0.20 154	0.20 175	0.21 155	0.19 174

CR-Stereo	0.41 220	1.91 343	1.92 382	0.17 137	0.14 147	0.17 136	0.13 140	1.89 354	0.19 164	0.19 135	0.14 144	0.13 90	0.13 145	1.85 386	0.13 141	0.14 146	0.16 138	0.13 141	0.14 103	0.14 149	0.13 89	0.16 158	0.15 148	0.13 145	0.15 121	0.14 144	0.18 143	0.13 140

quiztm	0.41 220	0.45 210	0.40 213	0.44 241	0.39 255	0.45 252	0.39 259	0.44 217	0.40 249	0.45 220	0.39 259	0.45 247	0.39 256	0.39 238	0.40 259	0.39 252	0.45 249	0.40 257	0.45 249	0.39 258	0.44 242	0.39 255	0.39 255	0.39 258	0.44 247	0.39 257	0.44 245	0.39 256

GASTEREO	0.41 220	0.54 231	0.44 225	0.48 257	0.35 240	0.48 265	0.35 237	0.53 242	0.35 231	0.46 223	0.35 238	0.46 248	0.35 237	0.35 219	0.35 236	0.35 236	0.47 254	0.35 238	0.47 255	0.35 240	0.47 248	0.38 246	0.35 236	0.35 240	0.48 260	0.35 237	0.47 251	0.35 239

GwcNet-ADL	0.41 220	0.41 195	0.41 216	0.41 231	0.41 259	0.41 234	0.41 261	0.41 209	0.41 253	0.41 203	0.41 262	0.41 235	0.41 259	0.41 240	0.41 262	0.41 255	0.41 235	0.41 260	0.41 233	0.41 261	0.41 226	0.41 260	0.41 259	0.41 261	0.41 231	0.41 260	0.41 229	0.41 261

PSMNet-ADL	0.41 220	0.41 195	0.41 216	0.41 231	0.41 259	0.41 234	0.41 261	0.41 209	0.41 253	0.41 203	0.41 262	0.41 235	0.41 259	0.41 240	0.41 262	0.41 255	0.41 235	0.41 260	0.41 233	0.41 261	0.41 226	0.41 260	0.41 259	0.41 261	0.41 231	0.41 260	0.41 229	0.41 261

GANet-ADL	0.41 220	0.41 195	0.41 216	0.41 231	0.41 259	0.41 234	0.41 261	0.41 209	0.41 253	0.41 203	0.41 262	0.41 235	0.41 259	0.41 240	0.41 262	0.41 255	0.41 235	0.41 260	0.41 233	0.41 261	0.41 226	0.41 260	0.41 259	0.41 261	0.41 231	0.41 260	0.41 229	0.41 261

ADLNet	0.41 220	0.41 195	0.41 216	0.41 231	0.41 259	0.41 234	0.41 261	0.41 209	0.41 253	0.41 203	0.41 262	0.41 235	0.41 259	0.41 240	0.41 262	0.41 255	0.41 235	0.41 260	0.41 233	0.41 261	0.41 226	0.41 260	0.41 259	0.41 261	0.41 231	0.41 260	0.41 229	0.41 261

GEAStereo	0.42 227	0.55 233	0.44 225	0.48 257	0.35 240	0.48 265	0.35 237	0.54 244	0.35 231	0.47 226	0.36 242	0.47 253	0.41 259	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.51 269	0.36 240	0.51 273	0.38 251	0.48 255	0.35 236	0.35 236	0.36 243	0.52 272	0.37 247	0.48 257	0.36 244

GSStereo	0.42 227	0.56 237	0.44 225	0.48 257	0.36 245	0.48 265	0.36 243	0.54 244	0.36 236	0.47 226	0.36 242	0.47 253	0.36 242	0.36 224	0.35 236	0.36 238	0.48 259	0.36 240	0.48 262	0.36 244	0.48 255	0.36 241	0.36 241	0.36 243	0.48 260	0.36 241	0.48 257	0.35 239

gasm-f	0.42 227	0.55 233	0.44 225	0.48 257	0.35 240	0.48 265	0.35 237	0.54 244	0.35 231	0.47 226	0.36 242	0.47 253	0.41 259	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.51 269	0.36 240	0.51 273	0.38 251	0.48 255	0.35 236	0.35 236	0.36 243	0.52 272	0.37 247	0.48 257	0.36 244

DEFOM-Stereo	0.43 230	1.60 329	1.47 355	0.30 187	0.28 202	0.31 196	0.28 204	1.65 344	0.25 183	0.29 169	0.26 196	0.30 194	0.29 215	0.27 189	0.26 198	0.26 189	0.30 194	0.29 215	0.30 194	0.26 197	0.29 188	0.29 220	0.27 195	0.26 195	0.30 193	0.29 220	0.30 192	0.29 219

GES	0.43 230	0.41 195	0.31 196	0.35 198	0.30 224	0.47 259	0.28 204	0.33 175	0.28 199	0.35 177	0.29 215	2.95 399	0.38 247	0.35 219	0.30 224	0.34 233	0.34 199	0.30 222	0.33 195	0.30 225	0.35 197	0.30 224	0.33 231	0.33 234	0.33 196	0.31 228	0.33 195	0.29 219

MSCF	0.44 232	0.60 246	0.47 233	0.50 265	0.40 257	0.50 272	0.38 252	0.57 252	0.38 240	0.48 230	0.38 251	0.48 261	0.38 247	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.49 264	0.38 249	0.49 266	0.39 258	0.50 263	0.38 246	0.38 249	0.38 251	0.49 265	0.38 251	0.49 265	0.38 250

LG-Stereo_L1	0.44 232	0.58 243	0.49 246	0.51 268	0.38 250	0.51 274	0.38 252	0.56 250	0.38 240	0.50 232	0.38 251	0.50 266	0.38 247	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.52 271	0.38 249	0.52 276	0.38 251	0.51 265	0.38 246	0.38 249	0.38 251	0.52 272	0.38 251	0.51 269	0.40 259

FCDSN-DC	0.44 232	0.31 175	0.35 202	0.34 194	0.28 202	0.35 203	0.30 228	0.32 174	0.25 183	1.32 324	0.24 190	1.00 327	0.32 228	0.35 219	0.34 234	0.30 219	0.72 299	0.37 246	0.48 262	0.32 231	0.53 271	0.49 285	0.23 184	0.29 219	0.50 266	0.42 265	0.61 286	0.71 322
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	0.45 235	0.57 240	0.45 231	0.54 270	0.37 246	0.53 278	0.37 249	0.56 250	0.40 249	0.53 238	0.38 251	0.53 273	0.37 244	0.37 226	0.37 243	0.37 241	0.55 274	0.38 249	0.53 278	0.37 247	0.53 271	0.37 242	0.37 245	0.39 258	0.54 277	0.37 247	0.54 275	0.37 247

WAO-7	0.46 236	0.38 188	0.38 208	0.38 209	0.38 250	0.38 218	0.38 252	0.38 197	0.38 240	2.57 389	0.38 251	0.38 216	0.38 247	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.38 214	0.38 249	0.38 213	0.38 251	0.38 207	0.38 246	0.38 249	0.38 251	0.38 212	0.38 251	0.38 210	0.38 250

Venus	0.46 236	0.38 188	0.40 213	0.38 209	0.38 250	0.39 227	0.38 252	0.38 197	0.38 240	2.71 391	0.38 251	0.38 216	0.38 247	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.38 214	0.38 249	0.38 213	0.38 251	0.38 207	0.38 246	0.38 249	0.38 251	0.38 212	0.38 251	0.39 222	0.38 250

HanzoNet	0.47 238	0.39 193	0.38 208	0.38 209	0.38 250	0.38 218	0.38 252	0.40 207	0.38 240	2.63 390	0.38 251	0.38 216	0.38 247	0.38 229	0.38 245	0.39 252	0.38 214	0.38 249	0.38 213	0.42 266	0.38 207	0.39 255	0.39 255	0.38 251	0.38 212	0.38 251	0.38 210	0.39 256

IMH	0.47 238	0.40 194	0.39 212	0.38 209	0.38 250	0.38 218	0.38 252	0.38 197	0.40 249	2.79 393	0.38 251	0.38 216	0.38 247	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.39 227	0.38 249	0.38 213	0.40 260	0.38 207	0.38 246	0.38 249	0.38 251	0.38 212	0.38 251	0.38 210	0.38 250

LL-Strereo2	0.47 238	2.60 369	0.51 252	0.38 209	0.28 202	0.37 213	0.28 204	0.55 248	0.35 231	0.44 219	0.34 237	0.44 246	0.34 235	0.34 215	0.36 240	0.36 238	0.47 254	0.36 240	0.47 255	0.35 240	0.47 248	0.35 236	0.35 236	0.35 240	0.46 249	0.35 237	0.47 251	0.35 239

DN	0.50 241	0.59 245	0.44 225	0.59 279	0.44 268	0.59 285	0.44 270	0.57 252	0.44 261	0.57 242	0.44 269	0.57 279	0.44 268	0.44 249	0.44 270	0.44 263	0.59 280	0.44 269	0.59 285	0.44 270	0.59 280	0.44 268	0.44 267	0.44 269	0.59 286	0.44 269	0.59 281	0.44 268

GMOStereo	0.50 241	0.44 208	2.38 392	0.40 224	0.34 237	0.42 243	0.36 243	1.96 359	0.34 226	0.41 203	0.36 242	0.42 240	0.35 237	0.34 215	0.38 245	0.31 224	0.39 227	0.34 234	0.40 228	0.33 237	0.39 218	0.33 233	0.33 231	0.34 236	0.40 226	0.36 241	0.40 225	0.32 232

error version	0.50 241	0.44 208	2.38 392	0.40 224	0.34 237	0.42 243	0.36 243	1.96 359	0.34 226	0.41 203	0.36 242	0.42 240	0.35 237	0.34 215	0.38 245	0.31 224	0.39 227	0.34 234	0.40 228	0.33 237	0.39 218	0.33 233	0.33 231	0.34 236	0.40 226	0.36 241	0.40 225	0.32 232

SANet	0.50 241	0.50 227	0.50 247	0.50 265	0.50 289	0.50 272	0.50 289	0.50 236	0.50 283	0.50 232	0.50 288	0.50 266	0.50 288	0.50 270	0.50 291	0.50 286	0.50 267	0.50 290	0.50 270	0.50 291	0.50 263	0.50 291	0.50 285	0.50 287	0.50 266	0.50 290	0.50 267	0.50 285

PDISCO_ROB	0.50 241	0.15 95	0.11 78	0.16 131	3.16 411	0.13 89	0.12 133	0.14 78	0.12 117	0.15 105	0.11 93	2.55 397	0.11 99	2.20 393	0.13 141	0.12 128	0.16 138	0.10 73	0.14 103	0.12 136	0.15 121	0.12 132	0.12 126	0.12 130	0.15 121	0.10 73	2.75 399	0.09 71

otaku	0.52 246	0.46 214	0.48 240	0.46 248	0.46 270	0.46 253	0.46 272	0.46 219	0.47 271	1.88 349	0.46 272	0.46 248	0.46 273	0.46 253	0.46 273	0.46 266	0.47 254	0.46 271	0.46 251	0.46 273	0.47 248	0.46 269	0.46 269	0.46 272	0.47 255	0.46 271	0.46 247	0.47 274

HaxPig	0.52 246	0.48 223	0.47 233	0.47 253	0.47 274	0.47 259	0.47 277	0.47 225	0.47 271	1.80 346	0.47 277	0.47 253	0.47 277	0.47 257	0.47 278	0.47 273	0.47 254	0.47 279	0.47 255	0.47 279	0.47 248	0.47 278	0.47 275	0.47 276	0.47 255	0.47 279	0.47 251	0.47 274

UNDER WATER	0.52 246	0.47 220	0.47 233	0.47 253	0.47 274	0.47 259	0.47 277	0.47 225	0.47 271	1.90 350	0.47 277	0.47 253	0.47 277	0.47 257	0.47 278	0.47 273	0.46 250	0.47 279	0.47 255	0.47 279	0.46 244	0.47 278	0.47 275	0.48 281	0.47 255	0.47 279	0.47 251	0.47 274

Dean	0.52 246	0.46 214	0.48 240	0.46 248	0.46 270	0.46 253	0.46 272	0.46 219	0.46 265	1.90 350	0.46 272	0.47 253	0.46 273	0.46 253	0.46 273	0.46 266	0.48 259	0.46 271	0.46 251	0.46 273	0.46 244	0.46 269	0.46 269	0.46 272	0.46 249	0.46 271	0.46 247	0.46 270

Ntro	0.53 250	0.47 220	0.50 247	0.46 248	0.48 280	0.47 259	0.47 277	0.46 219	0.46 265	2.05 363	0.47 277	0.47 253	0.49 286	0.47 257	0.47 278	0.46 266	0.48 259	0.46 271	0.49 266	0.46 273	0.47 248	0.46 269	0.46 269	0.47 276	0.46 249	0.46 271	0.47 251	0.47 274

RainbowNet	0.53 250	0.48 223	0.48 240	0.48 257	0.48 280	0.48 265	0.48 282	0.48 228	0.48 276	1.92 352	0.48 283	0.48 261	0.48 281	0.48 263	0.48 284	0.48 277	0.48 259	0.48 283	0.48 262	0.48 283	0.48 255	0.48 281	0.48 279	0.48 281	0.48 260	0.48 283	0.48 257	0.48 281

LVE	0.53 250	0.47 220	0.48 240	0.47 253	0.47 274	0.47 259	0.47 277	0.48 228	0.47 271	1.96 357	0.47 277	0.47 253	0.47 277	0.47 257	0.47 278	0.47 273	0.47 254	0.47 279	0.47 255	0.47 279	0.47 248	0.47 278	0.47 275	0.47 276	0.47 255	0.47 279	0.47 251	0.47 274

ACVNet_1	0.53 250	0.46 214	0.48 240	0.47 253	0.47 274	0.46 253	0.48 282	0.48 228	0.48 276	2.07 365	0.47 277	0.48 261	0.48 281	0.47 257	0.47 278	0.46 266	0.49 264	0.47 279	0.47 255	0.47 279	0.48 255	0.46 269	0.46 269	0.48 281	0.47 255	0.47 279	0.48 257	0.47 274

ACVNet-4b	0.53 250	0.46 214	0.47 233	0.46 248	0.46 270	0.46 253	0.46 272	0.46 219	0.46 265	2.17 368	0.46 272	0.46 248	0.47 277	0.46 253	0.46 273	0.46 266	0.46 250	0.46 271	0.46 251	0.46 273	0.46 244	0.46 269	0.46 269	0.47 276	0.46 249	0.46 271	0.46 247	0.46 270

AIO-test2	0.54 255	0.65 251	0.55 259	0.60 282	0.50 289	0.60 287	0.49 285	0.65 258	0.48 276	0.60 246	0.49 286	0.59 281	0.50 288	0.50 270	0.49 288	0.49 282	0.60 283	0.50 290	0.60 288	0.49 288	0.60 282	0.49 285	0.50 285	0.51 289	0.60 289	0.48 283	0.60 283	0.50 285

AIO-test1	0.54 255	0.64 249	0.54 256	0.60 282	0.49 285	0.61 289	0.49 285	0.64 257	0.49 281	0.59 244	0.48 283	0.60 283	0.50 288	0.48 263	0.48 284	0.48 277	0.60 283	0.48 283	0.60 288	0.48 283	0.60 282	0.49 285	0.49 282	0.49 285	0.59 286	0.49 287	0.60 283	0.49 282

notaker	0.54 255	0.48 223	0.48 240	0.48 257	0.48 280	0.48 265	0.49 285	0.48 228	0.48 276	1.95 356	0.48 283	0.48 261	0.48 281	0.48 263	0.48 284	0.48 277	0.48 259	0.48 283	0.48 262	0.48 283	0.49 261	0.48 281	0.48 279	0.49 285	0.48 260	0.48 283	0.48 257	0.49 282

FSD	0.55 258	0.55 233	0.42 222	0.54 270	0.42 264	0.55 280	0.43 268	0.54 244	0.42 258	0.59 244	0.42 267	0.54 275	0.44 268	0.43 247	0.42 268	0.42 260	0.55 274	0.42 266	2.46 393	0.44 270	0.55 274	0.43 266	0.42 263	0.44 269	0.55 278	0.43 268	0.55 276	0.53 291

ACVNet_2	0.55 258	0.49 226	0.50 247	0.49 263	0.49 285	0.49 271	0.49 285	0.49 232	0.49 281	2.14 367	0.49 286	0.50 266	0.49 286	0.49 267	0.49 288	0.49 282	0.50 267	0.49 289	0.50 270	0.49 288	0.49 261	0.49 285	0.49 282	0.50 287	0.50 266	0.49 287	0.50 267	0.49 282

CFNet	0.55 258	0.25 159	0.18 143	0.25 173	0.18 172	0.25 183	0.18 174	0.25 156	0.18 162	0.25 159	0.18 170	0.25 179	0.18 174	0.18 154	0.18 169	0.18 167	0.25 181	0.18 174	0.25 180	0.18 172	5.31 430	4.36 430	0.18 169	0.18 171	0.25 182	0.18 172	0.25 180	0.18 173

PSMNet_ROB	0.55 258	0.55 233	0.56 262	0.56 274	0.55 293	0.56 281	0.55 293	0.55 248	0.55 287	0.55 239	0.55 293	0.55 276	0.55 296	0.55 273	0.56 296	0.55 290	0.55 274	0.55 296	0.55 281	0.55 294	0.55 274	0.55 294	0.55 290	0.55 295	0.55 278	0.55 295	0.55 276	0.55 292

PointNet	0.56 262	0.69 255	0.47 233	0.69 291	0.47 274	0.69 295	0.47 277	0.70 267	0.47 271	0.69 252	0.47 277	0.69 293	0.48 281	0.47 257	0.47 278	0.47 273	0.70 294	0.48 283	0.70 296	0.48 283	0.69 292	0.48 281	0.47 275	0.48 281	0.70 297	0.48 283	0.69 292	0.47 274

IER	0.56 262	2.72 372	2.20 386	0.38 209	0.29 216	0.38 218	0.27 196	2.77 384	0.27 193	0.38 189	0.28 205	0.37 211	0.25 191	0.26 181	0.25 193	0.26 189	0.38 214	0.29 215	0.38 213	0.25 193	0.39 218	0.25 189	0.29 212	0.29 219	0.40 226	0.25 190	0.38 210	0.25 190

GeoAtt-L (ZS)	0.57 264	0.73 260	0.50 247	0.70 297	0.48 280	0.70 298	0.46 272	0.74 275	0.46 265	0.69 252	0.46 272	0.69 293	0.46 273	0.48 263	0.46 273	0.48 277	0.71 297	0.46 271	0.70 296	0.46 273	0.70 295	0.46 269	0.48 279	0.47 276	0.70 297	0.46 271	0.70 295	0.46 270

LG-Stereo	0.57 264	0.58 243	0.43 223	0.54 270	0.65 304	0.95 319	0.69 318	0.69 263	0.38 240	0.52 236	0.37 248	0.53 273	0.37 244	0.68 301	0.73 324	0.72 319	0.70 294	0.37 246	0.54 280	0.37 247	0.54 273	0.37 242	0.37 245	0.56 296	0.95 321	0.59 300	0.84 309	0.37 247

CASS	0.58 266	0.89 273	0.55 259	0.56 274	0.55 293	0.60 287	0.57 299	0.57 252	0.56 289	0.55 239	0.56 294	0.56 277	0.50 288	0.63 285	0.56 296	0.56 293	0.62 286	0.62 305	0.59 285	0.56 296	0.56 276	0.48 281	0.60 297	0.56 296	0.57 283	0.60 302	0.57 280	0.59 297
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 267	0.29 171	0.22 159	0.27 182	5.05 433	0.30 194	0.21 181	0.28 165	0.21 170	0.27 167	0.21 178	0.27 189	0.20 176	0.21 165	0.21 180	0.21 175	0.27 190	0.21 182	0.27 188	0.21 182	0.27 184	0.23 187	0.21 176	0.21 180	0.27 189	0.21 179	5.06 426	0.22 183

LMCR-Stereo	0.61 268	0.61 247	0.61 274	0.61 285	0.61 300	0.67 294	0.61 304	0.61 255	0.61 296	0.61 247	0.61 301	0.61 284	0.61 303	0.61 281	0.61 303	0.61 297	0.61 285	0.61 304	0.61 290	0.61 302	0.61 284	0.61 301	0.61 298	0.61 305	0.61 291	0.61 303	0.61 286	0.61 303

AANet_RVC	0.61 268	0.31 175	5.05 417	0.31 189	0.19 176	0.24 175	0.20 177	5.86 413	0.20 167	0.24 153	0.18 170	0.25 179	0.20 176	0.23 173	0.21 180	0.18 167	0.37 211	0.18 174	0.24 172	0.19 177	0.25 175	0.19 177	0.19 172	0.19 174	0.24 174	0.15 153	0.24 170	0.20 176

iRaftStereo_RVC	0.62 270	1.76 338	2.24 388	0.52 269	0.37 246	0.53 278	0.38 252	2.51 379	0.38 240	0.51 235	0.38 251	0.51 269	0.38 247	0.38 229	0.38 245	0.38 244	0.52 271	0.38 249	0.52 276	0.38 251	0.52 268	0.38 246	0.38 249	0.38 251	0.52 272	0.39 257	0.52 272	0.38 250

DNS	0.64 271	2.00 345	1.58 357	0.59 279	0.42 264	0.59 285	0.42 266	1.99 363	0.42 258	0.57 242	0.42 267	0.57 279	0.42 267	0.42 246	0.42 268	0.42 260	0.59 280	0.42 266	0.59 285	0.42 266	0.59 280	0.42 265	0.42 263	0.42 267	0.59 286	0.42 265	0.59 281	0.42 266

ARAFT	0.64 271	0.74 263	0.62 277	0.70 297	0.56 295	0.72 301	0.55 293	0.72 273	0.54 286	0.73 260	0.56 294	0.72 300	0.56 298	0.56 275	0.62 304	0.63 299	0.73 300	0.53 295	0.73 301	0.54 293	0.72 297	0.65 304	0.62 299	0.56 296	0.72 301	0.54 293	0.72 298	0.57 294

test_1	0.65 273	4.37 392	2.38 392	0.40 224	0.34 237	0.42 243	0.36 243	1.96 359	0.34 226	0.41 203	0.36 242	0.42 240	0.35 237	0.34 215	0.38 245	0.31 224	0.39 227	0.34 234	0.40 228	0.33 237	0.39 218	0.33 233	0.33 231	0.34 236	0.40 226	0.36 241	0.40 225	0.32 232

zero-FE	0.66 274	0.80 267	0.56 262	0.79 302	0.58 297	0.82 306	0.55 293	0.76 277	0.56 289	0.75 262	0.58 298	0.75 304	0.59 301	0.57 276	0.56 296	0.55 290	0.79 304	0.55 296	0.78 307	0.55 294	0.85 306	0.58 296	0.55 290	0.57 300	0.80 307	0.57 297	0.80 303	0.57 294

HH	0.66 274	2.13 350	0.47 233	0.37 205	0.29 216	0.36 209	0.27 196	0.49 232	0.44 261	0.78 263	0.68 313	0.67 289	0.90 338	0.62 282	0.90 337	0.53 288	0.88 312	0.48 283	0.37 208	0.29 217	0.63 287	0.66 307	0.66 303	0.51 289	1.06 338	0.61 303	1.08 336	0.60 299

HanStereo	0.66 274	2.13 350	0.47 233	0.37 205	0.29 216	0.36 209	0.27 196	0.49 232	0.44 261	0.78 263	0.68 313	0.67 289	0.90 338	0.62 282	0.90 337	0.53 288	0.88 312	0.48 283	0.37 208	0.29 217	0.63 287	0.66 307	0.66 303	0.51 289	1.06 338	0.61 303	1.08 336	0.60 299

DSFCA	0.66 274	0.73 260	0.74 288	0.68 290	0.65 304	0.64 291	0.65 309	0.65 258	0.65 299	0.66 250	0.65 304	0.65 286	0.64 304	0.65 288	0.65 307	0.65 301	0.65 288	0.65 308	0.65 292	0.65 305	0.65 290	0.65 304	0.65 302	0.65 308	0.66 293	0.66 307	0.65 289	0.65 305

STTRV1_RVC	0.66 274	1.59 327	0.52 255	0.69 291	0.61 300	0.66 293	0.43 268	0.88 285	0.45 264	0.71 258	0.62 302	0.69 293	0.45 272	0.62 282	0.40 259	0.44 263	0.80 306	0.59 301	0.76 306	0.63 303	0.80 300	0.46 269	0.64 300	0.61 305	0.72 301	0.54 293	0.80 303	0.60 299

4D-IteraStereo	0.67 279	3.40 378	1.05 324	0.71 299	0.83 327	0.47 259	0.27 196	0.47 225	0.27 193	0.35 177	0.26 196	0.68 292	0.84 329	0.41 240	0.54 293	0.89 333	0.74 302	0.88 336	0.73 301	0.87 334	0.42 237	0.27 196	0.28 201	0.28 205	0.36 205	0.28 201	0.68 291	0.90 337

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 279	0.74 263	0.60 269	0.79 302	0.61 300	0.76 302	0.57 299	0.71 271	0.56 289	0.71 258	0.54 292	0.72 300	0.66 307	0.65 288	0.65 307	0.64 300	0.74 302	0.64 307	0.74 303	0.63 303	0.73 298	0.65 304	0.64 300	0.64 307	0.74 303	0.61 303	0.73 299	0.64 304

Occ-G	0.68 281	0.54 231	3.16 406	0.57 278	0.45 269	0.52 277	0.40 260	3.44 394	0.46 265	0.52 236	0.45 271	0.51 269	0.44 268	0.44 249	0.40 259	0.45 265	0.55 274	0.41 260	0.53 278	0.43 268	0.52 268	0.40 258	0.44 267	0.45 271	0.55 278	0.44 269	0.53 274	0.44 268

mm2	0.69 282	0.69 255	0.69 281	0.69 291	0.69 314	0.69 295	0.69 318	0.69 263	0.69 311	0.69 252	0.69 316	0.69 293	0.69 317	0.69 303	0.69 320	0.69 313	0.69 292	0.69 319	0.69 294	0.69 317	0.69 292	0.69 318	0.69 317	0.69 321	0.69 295	0.69 318	0.69 292	0.69 317

mm1	0.69 282	0.69 255	0.69 281	0.69 291	0.69 314	0.69 295	0.69 318	0.69 263	0.69 311	0.69 252	0.69 316	0.69 293	0.69 317	0.69 303	0.69 320	0.69 313	0.69 292	0.69 319	0.69 294	0.69 317	0.69 292	0.69 318	0.69 317	0.69 321	0.69 295	0.69 318	0.69 292	0.69 317

TorneroNet-64	0.69 282	0.65 251	0.30 193	0.27 182	0.47 274	0.28 192	0.35 237	0.34 182	0.80 318	7.93 436	0.29 215	0.30 194	0.31 225	0.81 313	0.28 207	0.27 198	0.29 193	0.28 202	0.85 313	0.83 331	0.62 286	0.28 204	0.30 222	0.28 205	0.52 272	0.29 220	0.29 191	0.27 200

DDUNet	0.69 282	0.84 271	0.59 267	0.84 308	0.59 298	0.87 312	0.57 299	0.84 282	0.59 295	0.82 270	0.58 298	0.85 313	0.57 299	0.59 280	0.59 300	0.57 294	0.87 311	0.59 301	0.85 313	0.59 301	0.85 306	0.59 299	0.59 295	0.59 301	0.87 312	0.59 300	0.84 309	0.59 297

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 286	0.67 254	0.67 280	0.92 311	0.92 336	0.91 314	0.76 325	0.67 262	0.67 307	0.66 250	0.67 309	0.67 289	0.67 313	0.67 296	0.67 314	0.68 312	0.66 289	0.67 313	0.68 293	0.67 312	0.68 291	0.68 315	0.68 314	0.68 319	0.67 294	0.68 316	0.67 290	0.67 311

UDG	0.70 286	0.87 272	0.56 262	0.87 309	0.59 298	0.84 309	0.59 302	0.85 283	0.57 292	0.84 272	0.59 300	0.84 312	0.60 302	0.58 277	0.60 301	0.59 295	0.85 310	0.59 301	0.87 315	0.58 298	0.87 308	0.60 300	0.57 294	0.59 301	0.87 312	0.58 299	0.86 312	0.60 299

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 286	6.91 406	0.46 232	0.46 248	0.46 270	0.46 253	0.46 272	0.46 219	0.46 265	0.46 223	0.46 272	0.46 248	0.46 273	0.46 253	0.46 273	0.46 266	0.46 250	0.46 271	0.46 251	0.46 273	0.47 248	0.46 269	0.46 269	0.46 272	0.46 249	0.46 271	0.46 247	0.46 270

HCRNet	0.71 289	6.06 404	3.15 405	0.50 265	0.22 181	0.21 160	0.15 152	3.04 386	0.34 226	0.43 217	0.33 236	0.43 244	0.33 234	0.15 120	0.14 148	0.14 146	0.21 159	0.17 161	0.47 255	0.20 179	0.21 156	0.16 158	0.32 226	0.33 234	0.50 266	0.33 235	0.49 265	0.28 204

AFF-stereo	0.71 289	0.73 260	0.65 279	0.82 306	0.63 303	0.83 307	0.63 306	0.73 274	0.65 299	0.82 270	0.73 321	0.74 303	0.64 304	0.63 285	0.62 304	0.62 298	0.73 300	0.63 306	0.74 303	0.72 322	0.80 300	0.58 296	0.70 320	0.71 324	0.79 305	0.69 318	0.78 301	0.72 323

DMCA-RVC	0.71 289	0.72 258	0.72 283	0.71 299	0.70 317	0.70 298	0.70 323	0.70 267	0.71 313	0.70 257	0.71 319	0.71 299	0.70 319	0.70 305	0.71 322	0.70 316	0.70 294	0.71 323	0.70 296	0.71 320	0.70 295	0.70 320	0.71 322	0.71 324	0.70 297	0.72 323	0.71 296	0.70 320

PA-Net	0.71 289	0.62 248	0.55 259	0.69 291	0.71 318	0.70 298	0.69 318	0.69 263	0.74 316	0.73 260	0.75 322	0.59 281	0.72 322	0.82 314	0.79 327	0.83 325	0.67 291	0.76 326	0.81 311	0.67 312	0.61 284	0.76 324	0.68 314	0.65 308	0.82 310	0.76 326	0.71 296	0.69 317
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 293	0.57 240	0.57 265	0.56 274	0.92 336	1.07 337	0.63 306	1.03 306	0.82 322	0.49 231	0.77 323	0.69 293	0.54 295	0.58 277	0.54 293	0.86 327	1.06 333	0.72 324	1.06 335	0.79 325	0.58 279	0.87 332	0.59 295	0.46 272	0.76 304	0.46 271	1.05 333	0.97 344

AEACV	0.74 293	0.52 229	3.10 402	0.60 282	0.48 280	0.56 281	0.48 282	3.02 385	0.83 323	0.61 247	0.62 302	0.72 300	0.50 288	0.49 267	0.49 288	0.48 277	0.58 279	0.50 290	0.55 281	0.48 283	0.56 276	0.50 291	0.50 285	0.51 289	0.58 284	0.51 292	0.60 283	0.51 288

MyStereo04	0.76 295	4.78 398	0.62 277	0.63 288	0.54 292	0.65 292	0.56 297	0.61 255	0.58 293	0.61 247	0.56 294	0.63 285	0.57 299	0.63 285	0.60 301	0.60 296	0.64 287	0.56 299	0.63 291	0.58 298	0.63 287	0.62 303	0.55 290	0.60 303	0.63 292	0.57 297	0.64 288	0.58 296

RSM++	0.77 296	0.91 274	0.72 283	0.83 307	0.71 318	0.83 307	0.72 324	0.81 281	0.71 313	0.81 269	0.71 319	0.81 311	0.71 321	0.71 307	0.71 322	0.70 316	0.83 309	0.72 324	0.83 312	0.81 330	0.83 304	0.72 323	0.71 322	0.71 324	0.88 314	0.71 321	0.83 308	0.70 320

test-3	0.78 297	4.38 393	1.80 371	0.62 286	0.49 285	0.62 290	0.50 289	1.86 352	0.64 298	0.69 252	0.52 290	0.66 287	0.38 247	0.58 277	0.57 299	0.46 266	0.66 289	0.46 271	0.50 270	0.44 270	0.48 255	0.58 296	0.54 289	0.60 303	0.70 297	0.46 271	0.48 257	0.50 285

WQFJA1++	0.80 298	1.24 304	0.73 286	0.97 319	0.65 304	0.97 321	0.65 309	0.97 294	0.65 299	0.94 281	0.66 305	0.94 319	0.65 306	0.66 291	0.65 307	0.66 302	0.98 320	0.66 310	0.98 323	0.66 307	0.98 317	0.66 307	0.66 303	0.66 310	0.98 323	0.66 307	0.98 320	0.66 306

NLMM	0.80 298	1.26 310	0.75 292	0.98 321	0.66 307	0.97 321	0.66 311	0.97 294	0.66 302	0.94 281	0.66 305	0.96 326	0.66 307	0.66 291	0.68 318	0.67 307	0.99 322	0.68 318	0.98 323	0.66 307	0.99 318	0.66 307	0.66 303	0.66 310	1.00 329	0.66 307	0.99 321	0.66 306

AdaDepth	0.80 298	0.95 279	1.02 317	0.95 316	0.67 312	0.95 319	0.67 315	0.94 291	0.67 307	0.92 276	0.67 309	0.94 319	0.67 313	0.67 296	0.67 314	0.67 307	0.95 317	0.67 313	0.95 322	0.67 312	0.96 316	0.68 315	0.67 309	0.67 314	0.96 322	0.67 311	0.95 319	0.67 311

CroCo-Stereo	0.80 298	2.51 364	0.41 216	1.27 357	0.41 259	1.27 355	0.41 261	1.27 327	0.41 253	1.27 320	0.41 262	1.27 355	0.41 259	0.41 240	0.41 262	0.41 255	1.28 356	0.41 260	1.27 351	0.41 261	1.27 353	0.41 260	0.42 263	0.41 261	1.27 356	0.41 260	1.27 354	0.41 261
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	0.80 298	0.80 267	0.80 298	0.80 304	0.80 324	0.80 304	0.80 328	0.80 279	0.80 318	0.80 267	0.80 326	0.80 309	0.80 325	0.80 311	0.80 328	0.80 323	0.80 306	0.80 329	0.80 309	0.80 328	0.80 300	0.80 326	0.80 328	0.80 328	0.80 307	0.80 328	0.80 303	0.80 327

CSAN	0.80 298	0.80 267	0.80 298	0.80 304	0.80 324	0.80 304	0.80 328	0.80 279	0.80 318	0.80 267	0.80 326	0.80 309	0.80 325	0.80 311	0.80 328	0.80 323	0.80 306	0.80 329	0.80 309	0.80 328	0.80 300	0.80 326	0.80 328	0.80 328	0.80 307	0.80 328	0.80 303	0.80 327

WQFJX1	0.81 304	1.27 312	0.74 288	0.98 321	0.67 312	0.98 323	0.67 315	0.97 294	0.67 307	0.94 281	0.67 309	0.95 322	0.66 307	0.66 291	0.66 310	0.67 307	0.99 322	0.67 313	0.98 323	0.68 316	0.99 318	0.66 307	0.66 303	0.66 310	0.99 324	0.66 307	1.00 323	0.66 306

WQFJX	0.81 304	1.27 312	0.74 288	0.99 323	0.66 307	0.99 325	0.66 311	0.99 300	0.66 302	0.95 286	0.66 305	0.95 322	0.67 313	0.67 296	0.66 310	0.66 302	0.99 322	0.66 310	1.00 327	0.66 307	0.99 318	0.67 313	0.68 314	0.67 314	0.99 324	0.67 311	0.99 321	0.67 311

NLMM1	0.81 304	1.26 310	0.74 288	1.00 325	0.66 307	0.99 325	0.67 315	0.98 297	0.66 302	0.94 281	0.67 309	0.94 319	0.66 307	0.66 291	0.66 310	0.66 302	1.00 326	0.67 313	1.00 327	0.66 307	0.99 318	0.71 321	0.73 325	0.67 314	0.99 324	0.67 311	1.00 323	0.66 306

NLSM3	0.81 304	1.27 312	0.75 292	0.99 323	0.66 307	0.99 325	0.66 311	0.98 297	0.67 307	0.95 286	0.66 305	0.95 322	0.66 307	0.67 296	0.67 314	0.66 302	0.99 322	0.66 310	0.99 326	0.66 307	0.99 318	0.67 313	0.66 303	0.66 310	0.99 324	0.67 311	1.00 323	0.67 311

gcap-zeroshot	0.81 304	1.03 286	0.84 302	0.93 314	0.85 328	0.84 309	0.62 305	1.21 323	0.53 285	0.79 265	0.84 329	0.77 305	0.70 319	0.84 316	0.67 314	0.74 320	1.18 346	0.52 294	0.91 316	0.79 325	0.84 305	0.61 301	0.83 330	0.69 321	0.93 320	0.82 330	0.85 311	0.66 306

WQFJA1	0.82 309	1.52 325	0.76 294	1.01 330	0.66 307	0.98 323	0.66 311	0.98 297	0.66 302	0.95 286	0.68 313	0.95 322	0.66 307	0.68 301	0.66 310	0.66 302	1.00 326	0.67 313	1.00 327	0.67 312	0.99 318	0.68 315	0.67 309	0.68 319	0.99 324	0.67 311	1.00 323	0.67 311

AIO-Stereo	0.82 309	1.06 288	0.73 286	0.97 319	0.74 320	1.06 336	0.60 303	1.04 309	0.90 331	1.00 289	1.01 349	0.78 306	0.85 331	0.74 309	0.62 304	0.67 307	1.12 336	0.55 296	0.70 296	0.65 305	0.93 313	0.66 307	0.67 309	0.67 314	0.82 310	0.74 324	0.92 313	0.83 329

G-Net	0.82 309	1.77 339	0.78 296	0.78 301	0.78 322	0.78 303	0.78 326	0.78 278	0.79 317	0.79 265	0.78 324	0.78 306	0.78 324	0.78 310	0.78 326	0.78 321	0.79 304	0.79 327	0.79 308	0.79 325	0.79 299	0.79 325	0.79 327	0.79 327	0.79 305	0.79 327	0.79 302	0.79 326

ktn	0.84 312	1.15 293	0.54 256	1.16 348	1.26 374	0.51 274	0.53 292	0.51 239	0.66 302	4.54 419	0.51 289	0.52 272	0.52 294	0.66 291	0.51 292	0.51 287	1.37 363	1.17 367	0.49 266	0.51 292	1.23 347	0.51 293	0.67 309	0.51 289	0.51 270	0.68 316	0.51 269	0.51 288

KSHMR	0.85 313	0.72 258	0.51 252	0.49 263	0.49 285	0.51 274	1.07 358	0.50 236	0.48 276	6.04 431	0.52 290	0.66 287	0.98 344	0.49 267	0.77 325	0.49 282	1.17 343	0.51 293	0.49 266	1.06 357	0.51 265	0.49 285	0.49 282	0.51 289	1.04 336	0.49 287	0.81 307	0.72 323

CroCo-Stereo Lap2	0.85 313	2.86 375	0.43 223	1.33 362	0.43 267	1.31 358	0.42 266	1.32 328	0.42 258	1.31 322	0.44 269	1.32 357	0.44 268	0.43 247	0.44 270	0.43 262	1.35 358	0.43 268	1.32 358	0.43 268	1.31 358	0.43 266	0.43 266	0.42 267	1.31 361	0.42 265	1.31 358	0.43 267

MLG-Stereo	0.87 315	1.33 320	0.93 306	0.62 286	1.00 340	1.16 342	0.55 293	0.86 284	0.83 323	1.19 308	0.40 260	1.30 356	0.81 327	0.65 288	0.45 272	1.01 350	1.17 343	0.46 271	1.29 357	0.58 298	1.05 330	0.90 339	0.73 325	0.87 336	0.60 289	1.01 349	1.13 340	0.51 288

DGTPSM_ROB	0.92 316	0.93 278	0.91 304	0.93 314	0.91 335	0.92 315	0.93 340	0.92 288	0.92 332	0.92 276	0.91 336	0.91 315	0.93 341	0.91 322	0.92 341	0.92 340	0.92 315	0.92 339	0.92 317	0.90 339	0.91 309	0.92 340	0.93 339	0.94 345	0.92 318	0.91 338	0.92 313	0.97 344

pmcnn	0.92 316	0.92 275	0.92 305	0.92 311	0.92 336	0.92 315	0.92 337	0.92 288	0.92 332	0.92 276	0.92 338	0.92 318	0.92 340	0.92 325	0.92 341	0.92 340	0.92 315	0.92 339	0.92 317	0.92 343	0.92 311	0.92 340	0.92 338	0.92 343	0.92 318	0.92 339	0.92 313	0.92 341

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 318	0.77 266	0.82 300	1.16 348	0.75 321	0.99 325	0.92 337	0.91 286	0.99 338	0.94 281	0.91 336	1.15 339	0.88 334	0.92 325	1.00 346	0.67 307	0.98 320	1.00 347	0.75 305	0.91 340	1.18 340	0.87 332	0.89 337	0.90 339	1.08 341	1.07 356	0.74 300	0.89 336

HSM-Net_RVC	0.93 318	1.09 291	0.79 297	1.10 338	0.78 322	1.09 338	0.79 327	1.16 317	0.80 318	1.14 300	0.79 325	1.17 342	0.77 323	0.73 308	0.83 330	0.78 321	1.19 347	0.79 327	1.18 344	0.72 322	1.19 342	0.80 326	0.72 324	0.80 328	1.18 349	0.74 324	1.14 341	0.73 325
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 318	8.54 419	0.41 216	0.56 274	0.37 246	0.56 281	0.37 249	0.50 236	0.40 249	0.56 241	5.24 434	0.56 277	0.34 235	0.40 239	0.41 262	0.34 233	0.53 273	0.40 257	0.56 283	0.38 251	0.52 268	0.40 258	0.40 258	0.41 261	0.56 281	0.40 259	0.56 278	0.40 259

DPSimNet_ROB	0.93 318	1.04 287	0.83 301	1.05 333	0.82 326	1.04 334	0.83 331	1.03 306	0.89 330	1.03 295	0.84 329	1.03 333	0.84 329	0.83 315	0.84 331	0.83 325	1.14 338	0.84 331	1.12 340	0.84 332	1.04 329	0.88 334	0.83 330	0.84 332	1.07 340	0.83 331	1.15 342	0.88 332

DPSM_ROB	0.93 318	0.92 275	0.94 307	0.96 317	1.02 346	0.92 315	0.98 342	0.95 292	0.92 332	0.92 276	0.92 338	0.91 315	0.97 342	0.92 325	0.91 339	0.91 337	0.96 318	0.94 342	0.93 320	0.91 340	0.93 313	0.92 340	0.93 339	0.91 341	0.91 316	0.99 342	0.92 313	0.91 338

DPSM	0.93 318	0.92 275	0.94 307	0.96 317	1.02 346	0.92 315	0.98 342	0.95 292	0.92 332	0.92 276	0.92 338	0.91 315	0.97 342	0.92 325	0.91 339	0.91 337	0.96 318	0.94 342	0.93 320	0.91 340	0.93 313	0.92 340	0.93 339	0.91 341	0.91 316	0.99 342	0.92 313	0.91 338

LGCAT	1.00 324	1.00 280	1.00 311	1.00 325	1.00 340	1.00 329	1.00 347	1.00 301	1.00 339	1.00 289	1.00 345	1.00 327	1.00 346	1.00 333	1.00 346	1.00 344	1.00 326	1.00 347	1.00 327	1.00 347	1.00 324	1.00 346	1.00 345	1.00 349	1.00 329	1.00 345	1.00 323	1.00 346

GANet	1.00 324	1.00 280	1.00 311	1.00 325	1.00 340	1.00 329	1.00 347	1.00 301	1.00 339	1.00 289	1.00 345	1.00 327	1.00 346	1.00 333	1.00 346	1.00 344	1.00 326	1.00 347	1.00 327	1.00 347	1.00 324	1.00 346	1.00 345	1.00 349	1.00 329	1.00 345	1.00 323	1.00 346

TDLM	1.00 324	1.00 280	1.00 311	1.00 325	1.00 340	1.00 329	1.00 347	1.00 301	1.00 339	1.00 289	1.00 345	1.00 327	1.00 346	1.00 333	1.00 346	1.00 344	1.00 326	1.00 347	1.00 327	1.00 347	1.00 324	1.00 346	1.00 345	1.00 349	1.00 329	1.00 345	1.00 323	1.00 346

CVANet_RVC	1.00 324	1.00 280	1.00 311	1.00 325	1.00 340	1.00 329	1.00 347	1.00 301	1.00 339	1.00 289	1.00 345	1.00 327	1.00 346	1.00 333	1.00 346	1.00 344	1.00 326	1.00 347	1.00 327	1.00 347	1.00 324	1.00 346	1.00 345	1.00 349	1.00 329	1.00 345	1.00 323	1.00 346

ccs_rob	1.00 324	10.06 427	0.31 196	0.44 241	0.31 228	0.43 249	0.31 231	0.43 215	0.32 219	0.45 220	0.32 230	1.20 346	0.31 225	7.02 435	0.31 228	0.31 224	0.44 248	0.31 226	0.44 248	0.32 231	0.44 242	0.31 227	0.32 226	0.32 229	0.44 247	0.32 230	0.43 243	0.31 230

trnet	1.01 329	1.01 284	1.01 316	1.01 330	1.01 345	1.01 333	1.01 351	1.01 305	1.01 343	1.01 294	1.01 349	1.01 332	1.01 353	1.01 337	1.01 352	1.01 350	1.01 332	1.01 352	1.01 334	1.01 351	1.01 328	1.01 350	1.01 350	1.01 353	1.01 334	1.01 349	1.01 332	1.01 351

CFNet_pseudo	1.01 329	9.78 425	0.29 187	0.38 209	0.28 202	0.38 218	0.28 204	0.38 197	0.28 199	0.39 194	0.28 205	0.39 222	0.28 203	9.50 436	0.29 218	0.28 201	0.38 214	0.28 202	0.38 213	0.28 204	0.38 207	0.28 204	0.28 201	0.28 205	0.38 212	0.28 201	0.38 210	0.28 204

pcwnet_v2	1.01 329	9.73 424	0.28 182	0.38 209	0.28 202	0.38 218	0.28 204	0.38 197	0.28 199	0.38 189	0.28 205	0.39 222	0.28 203	9.61 437	0.28 207	0.28 201	0.38 214	0.28 202	0.38 213	0.28 204	0.38 207	0.28 204	0.29 212	0.28 205	0.38 212	0.28 201	0.38 210	0.28 204

FlowAnything	1.02 332	2.51 364	0.58 266	1.60 371	0.56 295	1.61 369	0.56 297	1.60 341	0.55 287	1.61 342	0.56 294	1.61 368	0.55 296	0.55 273	0.55 295	0.55 290	1.61 371	0.56 299	1.61 367	0.56 296	1.62 368	0.55 294	0.56 293	0.56 296	1.62 372	0.56 296	1.62 369	0.56 293

WAO-8	1.02 332	1.50 324	1.49 356	0.40 224	0.40 257	1.56 368	0.98 342	1.55 339	0.58 293	4.18 415	0.40 260	0.79 308	0.48 281	0.91 322	0.39 258	0.99 343	0.71 297	0.70 322	0.51 273	0.77 324	1.07 332	0.82 329	0.69 317	0.96 347	1.01 334	1.30 376	1.10 338	1.38 382

UCFNet_RVC	1.03 334	10.10 428	0.28 182	0.38 209	0.28 202	0.39 227	0.28 204	0.38 197	0.28 199	0.39 194	0.28 205	0.39 222	0.29 215	9.62 438	0.28 207	0.28 201	0.38 214	0.28 202	0.38 213	0.28 204	0.39 218	0.28 204	0.29 212	0.28 205	0.39 223	0.28 201	0.38 210	0.29 219

GLC_STEREO	1.05 335	1.01 284	1.02 317	1.02 332	1.02 346	1.05 335	1.06 355	1.05 310	1.05 345	1.04 297	1.05 355	1.05 334	1.04 355	1.06 343	1.05 354	1.06 356	1.06 333	1.05 356	1.06 335	1.05 356	1.06 331	1.06 355	1.04 353	1.05 356	1.04 336	1.05 352	1.06 334	1.06 355

FC-DCNN	1.10 336	0.81 270	0.77 295	0.63 288	0.42 264	0.86 311	0.64 308	0.91 286	0.96 336	1.11 298	0.80 326	1.07 335	0.81 327	0.67 296	1.75 393	1.30 375	1.41 365	0.85 332	1.28 355	0.71 320	2.12 385	1.32 375	0.52 288	0.81 331	1.64 373	1.40 384	2.39 392	1.75 396

RP	1.14 337	1.16 295	1.15 334	1.17 350	1.10 360	1.16 342	1.15 362	1.10 312	1.16 355	1.15 301	1.08 357	1.16 340	1.15 366	1.15 354	1.14 364	1.16 363	1.16 341	1.10 358	1.10 337	1.10 360	1.16 336	1.11 359	1.10 358	1.19 372	1.14 345	1.19 368	1.07 335	1.10 358

Abc-Net	1.14 337	1.16 295	1.18 339	1.10 338	1.10 360	1.16 342	1.18 366	1.16 317	1.13 352	1.11 298	1.16 364	1.16 340	1.12 363	1.10 345	1.17 368	1.16 363	1.16 341	1.10 358	1.16 341	1.14 366	1.17 338	1.16 362	1.11 360	1.09 363	1.10 342	1.10 359	1.16 343	1.17 366
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	1.15 339	1.90 342	1.10 328	1.37 364	0.94 339	1.36 359	0.98 342	1.48 336	0.98 337	1.37 329	0.98 343	1.37 361	0.98 344	0.95 329	0.94 343	0.95 342	1.37 363	0.95 344	1.38 360	0.95 344	1.38 362	0.95 345	0.95 342	0.95 346	1.37 364	0.95 341	1.37 364	0.95 343

TorneroNet	1.15 339	1.10 292	0.51 252	0.69 291	0.51 291	1.10 339	0.50 289	0.51 239	0.51 284	13.92 438	1.17 368	0.49 265	0.51 293	0.54 272	0.48 284	0.49 282	0.49 264	0.65 308	0.70 296	0.49 288	0.51 265	0.49 285	0.67 309	1.36 380	0.51 270	0.50 290	0.52 272	1.23 373

RGC	1.15 339	1.16 295	1.17 338	1.15 346	1.11 362	1.21 348	1.21 375	1.10 312	1.15 353	1.16 304	1.11 360	1.17 342	1.09 359	1.14 353	1.11 361	1.16 363	1.19 347	1.11 361	1.10 337	1.15 368	1.11 333	1.19 366	1.16 365	1.12 366	1.17 347	1.10 359	1.16 343	1.17 366

NCC-stereo	1.15 339	1.17 299	1.12 333	1.10 338	1.15 363	1.14 340	1.15 362	1.15 315	1.12 351	1.17 307	1.17 368	1.11 337	1.17 370	1.11 348	1.10 359	1.16 363	1.12 336	1.11 361	1.16 341	1.13 365	1.23 347	1.16 362	1.19 369	1.11 364	1.18 349	1.17 365	1.17 346	1.13 364

edge stereo	1.15 339	1.18 300	1.11 331	1.12 342	1.17 367	1.17 347	1.17 364	1.16 317	1.18 359	1.16 304	1.17 368	1.17 342	1.13 364	1.11 348	1.11 361	1.12 360	1.17 343	1.17 367	1.11 339	1.17 369	1.17 338	1.17 364	1.18 367	1.14 368	1.11 343	1.18 366	1.12 339	1.11 360

Nwc_Net	1.15 339	1.15 293	1.15 334	1.09 336	1.19 370	1.16 342	1.17 364	1.15 315	1.16 355	1.16 304	1.16 364	1.08 336	1.16 367	1.11 348	1.15 366	1.18 367	1.11 335	1.10 358	1.16 341	1.17 369	1.16 336	1.13 361	1.18 367	1.20 373	1.11 343	1.15 363	1.16 343	1.20 369

qqai	1.17 345	1.27 312	1.10 328	1.26 355	1.09 359	1.23 349	1.11 359	1.26 326	1.11 350	1.26 319	1.08 357	1.25 354	1.11 362	1.11 348	1.10 359	1.09 357	1.27 353	1.11 361	1.27 351	1.11 362	1.27 353	1.10 358	1.10 358	1.11 364	1.27 356	1.10 359	1.24 350	1.11 360

stereogan	1.17 345	1.19 302	1.15 334	1.15 346	1.15 363	1.15 341	1.19 367	1.19 321	1.15 353	1.15 301	1.16 364	1.19 345	1.19 371	1.19 356	1.19 369	1.19 368	1.15 339	1.19 370	1.19 345	1.19 373	1.15 335	1.19 366	1.15 363	1.15 369	1.16 346	1.15 363	1.19 347	1.20 369

TestStereo_HL3	1.20 347	0.41 195	10.53 435	0.44 241	0.28 202	0.41 234	0.28 204	13.40 436	0.30 211	0.41 203	0.28 205	0.40 230	0.28 203	0.28 195	0.28 207	0.28 201	0.42 240	0.28 202	0.41 233	0.28 204	0.41 226	0.28 204	0.28 201	0.28 205	0.41 231	0.28 201	0.41 229	0.28 204

TestStereo-Hl	1.20 347	0.41 195	10.60 436	0.44 241	0.28 202	0.41 234	0.28 204	13.37 435	0.30 211	0.41 203	0.28 205	0.40 230	0.28 203	0.28 195	0.28 207	0.28 201	0.42 240	0.28 202	0.41 233	0.28 204	0.41 226	0.28 204	0.28 201	0.28 205	0.41 231	0.28 201	0.41 229	0.28 204

TestStereo_HL2	1.22 349	0.41 195	10.61 437	0.44 241	0.28 202	0.41 234	0.28 204	13.91 438	0.30 211	0.41 203	0.29 215	0.40 230	0.28 203	0.29 200	0.28 207	0.28 201	0.42 240	0.28 202	0.41 233	0.28 204	0.41 226	0.28 204	0.28 201	0.28 205	0.41 231	0.28 201	0.41 229	0.28 204

MCSU-Stereo	1.22 349	8.85 421	7.17 430	0.42 235	0.29 216	0.41 234	0.29 221	8.80 433	0.30 211	0.42 214	0.29 215	0.40 230	0.29 215	0.30 206	0.29 218	0.29 214	0.41 235	0.29 215	0.41 233	0.29 217	0.41 226	0.29 220	0.29 212	0.29 219	0.41 231	0.29 220	0.41 229	0.30 226

MM-Stereo_test3	1.22 349	1.60 329	1.19 343	1.48 368	1.02 346	1.48 366	0.99 346	1.54 338	1.03 344	1.41 331	1.03 351	1.44 365	1.00 346	1.04 340	1.04 353	1.02 352	1.42 366	1.04 354	1.48 365	1.01 351	1.48 365	1.03 351	1.06 356	1.04 354	1.53 370	1.04 351	1.49 365	1.04 353

FAT-Stereo	1.22 349	1.23 303	1.19 343	1.21 352	1.24 373	1.24 351	1.19 367	1.25 325	1.24 362	1.25 318	1.19 371	1.20 346	1.24 375	1.20 357	1.21 372	1.25 374	1.22 349	1.21 373	1.25 348	1.23 376	1.22 345	1.19 366	1.19 369	1.24 376	1.25 352	1.20 369	1.19 347	1.25 375

S-Stereo	1.22 349	1.18 300	1.19 343	1.20 351	1.23 372	1.23 349	1.19 367	1.19 321	1.18 359	1.27 320	1.20 372	1.20 346	1.20 372	1.23 359	1.22 374	1.23 373	1.23 350	1.23 375	1.20 346	1.25 377	1.20 343	1.22 374	1.25 374	1.24 376	1.20 351	1.22 375	1.26 352	1.24 374

testmc14	1.23 354	8.86 423	7.15 429	0.43 238	0.30 224	0.41 234	0.29 221	9.05 434	0.34 226	0.42 214	0.30 223	0.41 235	0.29 215	0.32 210	0.30 224	0.29 214	0.42 240	0.30 222	0.42 242	0.30 225	0.41 226	0.30 224	0.30 222	0.29 219	0.41 231	0.29 220	0.41 229	0.29 219

GGDA	1.23 354	0.41 195	11.21 438	0.45 246	0.28 202	0.42 243	0.28 204	13.66 437	0.30 211	0.41 203	0.29 215	0.40 230	0.29 215	0.28 195	0.29 218	0.29 214	0.43 246	0.28 202	0.41 233	0.28 204	0.41 226	0.28 204	0.29 212	0.28 205	0.41 231	0.28 201	0.41 229	0.28 204

L400	1.24 356	1.31 318	0.99 310	1.38 365	0.90 334	1.41 364	0.93 340	1.34 329	4.17 426	1.31 322	0.92 338	1.37 361	1.00 346	0.98 330	0.94 343	1.00 344	1.35 358	0.92 339	1.39 361	0.97 345	1.39 363	0.89 338	1.00 345	0.93 344	1.39 365	0.92 339	1.36 361	0.91 338

L500	1.24 356	1.29 317	0.97 309	1.28 359	1.02 346	1.40 363	0.92 337	1.34 329	4.11 423	1.35 327	0.93 342	1.37 361	1.01 353	0.91 322	1.00 346	1.03 353	1.42 366	0.95 344	1.42 364	0.99 346	1.42 364	0.93 344	0.98 344	0.90 339	1.39 365	0.90 337	1.36 361	0.93 342

SPS-STEREO	1.25 358	1.47 323	1.06 326	1.54 369	1.08 356	1.52 367	1.20 373	1.44 334	1.06 347	1.49 337	1.10 359	1.41 364	1.10 361	0.98 330	1.08 358	1.12 360	1.47 368	1.04 354	1.53 366	1.14 366	1.52 366	1.07 356	1.02 351	1.05 356	1.48 368	1.07 356	1.55 366	1.11 360
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test12345	1.26 359	3.94 386	2.55 395	1.25 353	0.87 329	1.25 352	0.87 333	3.34 391	0.85 325	1.20 310	0.87 333	1.24 353	0.89 337	0.86 317	0.87 332	0.87 329	1.26 351	0.87 334	1.26 349	0.87 334	1.26 351	0.86 331	0.86 333	0.86 334	1.26 354	0.87 334	1.25 351	0.87 330

vfmstereo	1.26 359	3.86 385	2.59 399	1.25 353	0.87 329	1.25 352	0.87 333	3.44 394	0.87 326	1.22 315	0.86 331	1.21 349	0.86 332	0.89 321	0.87 332	0.86 327	1.26 351	0.86 333	1.26 349	0.86 333	1.26 351	0.85 330	0.85 332	0.85 333	1.25 352	0.86 332	1.26 352	0.87 330

onlyftn100k	1.27 361	3.94 386	2.58 397	1.26 355	0.87 329	1.29 357	0.87 333	3.39 393	0.88 328	1.22 315	0.88 335	1.21 349	0.88 334	0.86 317	0.88 335	0.88 331	1.27 353	0.88 336	1.27 351	0.88 337	1.27 353	0.88 334	0.88 336	0.88 338	1.27 356	0.86 332	1.27 354	0.88 332

L4000	1.37 362	1.53 326	1.16 337	1.55 370	1.17 367	1.67 371	1.14 361	1.48 336	3.12 405	1.43 333	1.04 352	1.61 368	1.14 365	1.10 345	1.05 354	1.09 357	1.54 369	1.16 366	1.72 373	1.10 360	1.57 367	1.18 365	1.15 363	1.04 354	1.51 369	1.05 352	1.55 366	1.10 358

RASNet	1.39 363	1.37 321	1.35 347	1.38 365	1.40 378	1.39 362	1.77 393	1.36 331	1.74 384	1.36 328	1.36 377	1.36 360	1.36 379	1.36 366	1.35 376	1.41 383	1.36 361	1.36 382	1.36 359	1.35 380	1.36 360	1.35 379	1.36 378	1.35 379	1.36 363	1.35 379	1.36 361	1.35 378

HNOStereo	1.42 364	1.73 336	1.00 311	1.68 374	1.04 353	1.86 372	1.20 373	1.55 339	3.73 415	1.61 342	1.12 361	1.62 372	1.00 346	1.03 339	1.20 370	1.00 344	1.73 374	0.99 346	1.68 371	1.03 353	1.73 370	1.03 351	1.19 369	1.08 362	1.64 373	1.20 369	1.72 370	1.03 352

FETCStereo	1.45 365	1.64 332	1.18 339	1.67 373	1.03 351	1.90 374	1.01 351	1.73 348	4.26 429	1.57 338	1.04 352	1.54 366	1.06 356	1.06 343	0.98 345	1.04 354	1.74 375	1.20 371	1.66 369	1.17 369	1.73 370	1.20 370	1.11 360	0.96 347	1.73 376	1.05 352	1.77 372	1.11 360

FETStereo	1.46 366	1.73 336	1.04 322	1.70 376	1.03 351	1.96 375	1.19 367	1.60 341	4.25 428	1.60 341	0.99 344	1.61 368	1.06 356	1.11 348	1.15 366	1.20 369	1.68 373	1.03 353	1.71 372	1.03 353	1.75 372	1.05 353	1.02 351	1.12 366	1.72 375	1.20 369	1.76 371	1.05 354

CGFBStereo	1.46 366	1.70 333	1.02 317	1.68 374	1.08 356	2.01 381	1.04 353	1.63 343	4.13 424	1.58 339	1.04 352	1.57 367	1.09 359	1.04 340	1.05 354	1.21 371	1.65 372	1.13 364	1.66 369	1.12 363	1.86 373	1.19 366	1.05 354	1.06 358	1.75 377	1.20 369	1.83 373	1.00 346

HBP-ISP	1.47 368	1.07 290	1.03 321	1.30 361	1.08 356	1.36 359	1.06 355	1.44 334	1.25 364	1.97 358	1.51 383	1.65 373	1.58 385	0.98 330	1.58 385	1.68 390	1.98 381	1.32 376	2.02 380	1.28 378	2.95 399	1.89 400	0.97 343	1.06 358	1.26 354	0.99 342	1.94 376	1.43 385

PS-NSSS	1.48 369	4.46 395	1.35 347	1.35 363	1.35 377	1.41 364	1.34 377	1.36 331	1.35 367	1.40 330	1.35 376	1.33 358	1.35 378	1.37 367	1.40 379	1.35 376	1.35 358	1.35 380	1.39 361	1.44 386	1.35 359	1.34 378	1.35 377	1.38 384	1.35 362	1.33 378	1.34 359	1.38 382

123456	1.51 370	10.29 431	2.58 397	1.28 359	0.89 333	1.28 356	0.88 336	3.50 397	0.87 326	1.23 317	0.87 333	1.23 352	0.87 333	0.87 320	0.87 332	0.87 329	1.28 356	0.87 334	1.28 355	0.87 334	1.29 357	0.88 334	0.87 335	0.87 336	1.28 360	0.87 334	1.28 357	0.88 332

CC-Net-ROB	1.51 370	4.40 394	1.69 365	1.39 367	1.40 378	1.37 361	1.40 383	1.36 331	1.39 368	1.41 331	1.36 377	1.35 359	1.38 381	1.39 369	1.39 377	1.36 377	1.36 361	1.35 380	1.39 361	1.39 382	1.37 361	1.36 380	1.41 382	1.48 386	1.39 365	1.42 385	1.35 360	1.35 378

GANetREF_RVC	1.52 372	2.01 347	1.21 346	1.98 381	1.21 371	1.98 378	1.21 375	1.98 362	1.21 361	1.99 360	1.21 373	1.98 380	1.21 374	1.02 338	1.21 372	1.21 371	1.99 382	1.21 373	1.99 379	1.21 374	1.99 379	1.21 371	1.21 372	1.21 374	1.99 382	1.21 373	1.99 379	1.21 371
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
vfm_20000	1.53 373	10.82 432	2.59 399	1.27 357	0.88 332	1.26 354	0.86 332	3.38 392	0.88 328	1.21 312	0.86 331	1.21 349	0.88 334	0.86 317	0.88 335	0.88 331	1.27 353	0.88 336	1.27 351	0.88 337	1.27 353	0.88 334	0.86 333	0.86 334	1.27 356	0.88 336	1.27 354	0.88 332

MonStereo1	1.60 374	2.69 371	1.46 353	1.99 382	1.31 375	1.99 380	1.36 378	1.99 363	1.31 365	1.84 347	1.32 375	1.89 374	1.31 376	1.32 365	1.30 375	1.36 377	1.94 377	1.33 379	1.93 375	1.30 379	1.92 376	1.33 376	1.31 375	1.31 378	1.94 379	1.31 377	1.93 375	1.31 377

R-Stereo Train	1.62 375	2.01 347	1.41 351	1.97 378	1.40 378	1.96 375	1.39 380	1.93 356	1.39 368	1.92 352	1.38 379	1.94 377	1.39 382	1.40 370	1.45 380	1.38 379	1.96 379	1.37 383	1.97 376	1.39 382	1.98 377	1.41 382	1.40 380	1.37 382	1.97 380	1.38 381	1.96 377	1.37 380

RAFT-Stereo	1.62 375	2.01 347	1.41 351	1.97 378	1.40 378	1.96 375	1.39 380	1.93 356	1.39 368	1.92 352	1.38 379	1.94 377	1.39 382	1.40 370	1.45 380	1.38 379	1.96 379	1.37 383	1.97 376	1.39 382	1.98 377	1.41 382	1.40 380	1.37 382	1.97 380	1.38 381	1.96 377	1.37 380
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 375	1.60 329	1.59 358	1.61 372	1.69 387	1.66 370	1.61 385	1.70 347	1.65 381	1.62 344	1.60 386	1.61 368	1.60 386	1.60 373	1.59 386	1.62 388	1.60 370	1.63 390	1.62 368	1.68 393	1.70 369	1.60 385	1.64 389	1.60 388	1.61 371	1.60 387	1.60 368	1.59 388

MonStereo	1.66 378	2.63 370	1.46 353	1.99 382	1.41 382	2.03 382	1.39 380	2.04 366	1.43 371	1.94 355	1.40 381	1.92 376	1.37 380	1.38 368	1.39 377	1.39 381	1.99 382	1.38 385	2.04 381	1.41 385	2.02 381	1.37 381	1.39 379	1.38 384	1.99 382	1.38 381	2.01 381	1.39 384

MoCha-V2	1.75 379	27.02 445	0.72 283	0.92 311	0.69 314	0.89 313	0.69 318	0.92 288	0.71 313	0.87 273	0.69 316	0.88 314	0.68 316	0.70 305	0.68 318	0.69 313	0.90 314	0.69 319	0.92 317	0.69 317	0.92 311	0.71 321	0.70 320	0.67 314	0.88 314	0.71 321	0.92 313	0.68 316

MFMNet_re	1.77 380	1.89 340	1.72 367	1.88 377	1.69 387	1.89 373	1.67 389	1.91 355	1.70 382	1.87 348	1.67 390	1.89 374	1.68 391	1.67 377	1.67 391	1.70 391	1.88 376	1.68 392	1.88 374	1.67 391	1.89 374	1.68 391	1.70 391	1.71 393	1.87 378	1.68 395	1.87 374	1.68 393

CEFStereo	1.78 381	2.15 356	1.35 347	2.21 385	1.34 376	2.27 384	1.38 379	1.87 353	4.24 427	2.05 363	1.49 382	2.02 381	1.31 376	1.31 364	1.51 382	1.39 381	2.14 384	1.32 376	2.11 382	1.36 381	2.15 386	1.33 376	1.33 376	1.36 380	2.11 385	1.37 380	2.17 384	1.30 376

derf	1.84 382	1.93 344	1.73 368	1.97 378	1.77 390	1.98 378	1.76 392	1.94 358	1.73 383	1.97 358	1.78 392	1.97 379	1.76 392	1.76 381	1.71 392	1.79 392	1.94 377	1.77 393	1.98 378	1.75 395	1.89 374	1.71 392	1.77 394	1.77 395	2.01 384	1.74 396	2.00 380	1.71 394

MM-Stereo_test1	1.85 383	3.50 380	1.61 359	2.12 384	1.47 383	2.14 383	1.47 384	2.33 375	1.53 375	2.12 366	1.54 384	2.19 383	1.53 384	1.54 372	1.53 383	1.53 384	2.20 385	1.54 386	2.24 383	1.57 387	2.21 388	1.49 384	1.59 384	1.49 387	2.15 389	1.52 386	2.15 383	1.54 387

plain	1.96 384	3.33 377	1.04 322	3.24 403	1.04 353	3.24 402	1.04 353	3.26 388	1.05 345	3.26 399	1.13 362	3.27 402	1.06 356	1.05 342	1.05 354	1.05 355	3.28 401	1.05 356	3.29 400	1.06 357	3.30 401	1.05 353	1.05 354	1.06 358	3.30 403	1.06 355	3.30 402	1.06 355

UDGNet	1.97 385	2.43 362	1.67 363	2.46 393	1.70 389	2.44 391	1.69 390	2.34 376	1.63 380	2.35 382	1.67 390	2.37 392	1.67 390	1.68 378	1.64 390	1.67 389	2.44 392	1.64 391	2.43 391	1.67 391	2.43 394	1.66 389	1.67 390	1.63 392	2.43 394	1.66 393	2.42 393	1.66 392

LG-G_1	1.99 386	2.56 367	1.63 361	2.54 396	1.62 385	2.55 396	1.61 385	2.51 379	1.61 377	2.50 386	1.62 388	2.50 394	1.61 387	1.61 374	1.61 387	1.61 385	2.55 396	1.61 387	2.55 396	1.61 388	2.55 396	1.61 386	1.61 385	1.61 389	2.55 397	1.61 388	2.54 395	1.61 389

LG-G	1.99 386	2.56 367	1.63 361	2.54 396	1.62 385	2.55 396	1.61 385	2.51 379	1.61 377	2.50 386	1.62 388	2.50 394	1.61 387	1.61 374	1.61 387	1.61 385	2.55 396	1.61 387	2.55 396	1.61 388	2.55 396	1.61 386	1.61 385	1.61 389	2.55 397	1.61 388	2.54 395	1.61 389

LGtest1	1.99 386	2.55 366	1.62 360	2.54 396	1.61 384	2.54 393	1.61 385	2.51 379	1.61 377	2.49 385	1.61 387	2.49 393	1.61 387	1.61 374	1.61 387	1.61 385	2.55 396	1.62 389	2.54 395	1.61 388	2.54 395	1.61 386	1.61 385	1.61 389	2.54 396	1.61 388	2.54 395	1.61 389

FBW_ROB	2.04 389	2.50 363	1.75 370	2.45 392	1.78 391	2.40 389	1.74 391	2.47 378	1.77 385	2.37 383	1.81 393	2.30 386	1.80 393	1.78 382	1.88 402	1.80 393	2.41 391	1.77 393	2.43 391	1.83 396	2.39 392	1.81 397	1.76 393	1.75 394	2.56 399	1.75 397	2.30 389	1.74 395

TRStereo	2.05 390	2.13 350	1.85 373	2.27 386	1.84 393	2.28 385	1.84 396	2.29 371	1.87 389	2.29 376	1.86 396	2.30 386	1.87 398	2.30 401	1.87 399	2.08 401	2.29 387	1.87 398	2.30 385	1.87 399	2.08 382	1.72 393	1.86 399	2.30 408	2.13 386	1.84 399	2.29 386	1.87 400

XX-Stereo	2.05 390	2.13 350	1.85 373	2.27 386	1.84 393	2.28 385	1.84 396	2.29 371	1.87 389	2.29 376	1.86 396	2.30 386	1.87 398	2.30 401	1.87 399	2.08 401	2.29 387	1.87 398	2.30 385	1.87 399	2.08 382	1.72 393	1.86 399	2.30 408	2.13 386	1.84 399	2.29 386	1.87 400

EAI-Stereo	2.05 390	2.13 350	1.85 373	2.27 386	1.84 393	2.28 385	1.84 396	2.29 371	1.87 389	2.29 376	1.86 396	2.30 386	1.87 398	2.30 401	1.87 399	2.08 401	2.29 387	1.87 398	2.30 385	1.87 399	2.08 382	1.72 393	1.86 399	2.30 408	2.13 386	1.84 399	2.29 386	1.87 400

AF-Net	2.06 393	25.73 444	1.18 339	1.12 342	1.16 366	1.16 342	1.19 367	1.10 312	1.17 358	1.15 301	1.14 363	1.11 337	1.16 367	1.16 355	1.14 364	1.11 359	1.15 339	1.13 364	1.21 347	1.17 369	1.11 333	1.21 371	1.17 366	1.17 370	1.17 347	1.11 362	1.20 349	1.13 364

UniTT-Stereo	2.12 394	3.66 382	1.10 328	3.48 406	1.15 363	3.57 406	1.11 359	3.44 394	1.16 355	3.52 401	1.16 364	3.50 403	1.16 367	1.10 345	1.13 363	1.15 362	3.61 403	1.17 367	3.64 401	1.12 363	3.58 404	1.12 360	1.12 362	1.17 370	3.53 406	1.18 366	3.52 405	1.18 368

HUF	2.22 395	2.33 358	2.24 388	2.35 390	2.07 400	2.45 392	2.11 404	2.42 377	2.13 396	2.19 369	2.15 403	2.10 382	2.09 403	2.27 399	2.04 404	2.08 401	2.44 392	2.12 405	2.38 390	2.18 406	2.29 390	2.22 404	2.12 406	2.12 403	2.52 395	2.10 405	2.22 385	2.15 407

AIO_test	2.22 395	2.36 361	2.10 384	2.47 394	2.15 401	2.54 393	2.06 403	2.27 369	2.09 395	2.29 376	2.13 402	2.30 386	2.09 403	2.25 396	2.15 406	1.95 399	2.52 395	2.08 403	2.32 388	2.21 408	2.20 387	2.26 406	2.05 405	2.06 401	2.40 393	2.16 407	2.52 394	2.05 406

RAStereo	2.24 397	3.70 383	1.18 339	3.73 410	1.18 369	3.69 408	1.19 367	3.73 399	1.24 362	3.72 404	1.21 373	3.76 407	1.20 372	1.20 357	1.20 370	1.20 369	3.74 408	1.20 371	3.75 407	1.21 374	3.77 408	1.21 371	1.21 372	1.21 374	3.82 410	1.21 373	3.82 409	1.21 371

AIO_rvc	2.25 398	2.35 360	2.10 384	2.47 394	2.17 402	2.54 393	2.15 405	2.32 374	2.21 397	2.29 376	2.28 405	2.33 391	2.09 403	2.26 398	2.14 405	2.08 401	2.49 394	2.09 404	2.53 394	2.14 405	2.34 391	2.23 405	2.14 407	2.18 404	2.19 390	2.15 406	2.35 391	2.22 408

NCCL2	2.27 399	2.27 357	2.28 391	2.27 386	2.28 406	2.28 385	2.28 407	2.27 369	2.28 399	2.28 373	2.28 405	2.29 385	2.28 407	2.28 400	2.29 408	2.28 408	2.28 386	2.28 409	2.27 384	2.28 410	2.28 389	2.28 408	2.28 409	2.28 406	2.28 391	2.28 409	2.11 382	2.28 411

STTStereo	2.30 400	2.34 359	2.26 390	2.37 391	2.23 403	2.40 389	2.35 408	2.20 367	2.33 400	2.28 373	2.31 407	2.19 383	2.37 408	2.20 393	2.31 409	2.23 407	2.38 390	2.25 408	2.33 389	2.27 409	2.39 392	2.27 407	2.31 410	2.29 407	2.37 392	2.32 410	2.34 390	2.26 410

DNSM	2.31 401	4.05 389	3.13 403	2.62 399	1.85 396	2.62 398	1.85 399	3.98 400	1.85 387	2.55 388	1.85 395	2.55 397	1.85 397	1.85 386	1.85 396	1.85 396	2.62 399	1.85 397	2.62 398	1.85 397	2.62 398	1.85 399	1.85 398	1.85 397	2.63 400	1.85 402	2.63 398	1.85 399

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 402	2.85 373	1.90 380	2.90 400	2.77 409	2.88 399	2.85 411	2.51 379	2.85 403	2.88 394	1.99 401	2.50 394	2.76 411	2.20 393	1.57 384	2.64 410	2.89 400	2.63 411	5.69 430	1.03 353	2.01 380	2.71 410	2.74 414	2.73 412	2.87 401	1.64 391	1.00 323	1.49 386
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)	2.52 403	3.41 379	1.05 324	3.29 404	1.05 355	3.29 405	1.06 355	3.30 390	1.06 347	3.31 400	1.06 356	4.97 425	2.72 410	2.72 407	2.71 411	2.70 411	6.57 433	2.19 406	5.08 427	1.08 359	3.36 402	1.07 356	1.07 357	1.07 361	3.35 405	1.07 356	3.36 404	1.07 357

sCroCo_RVC	2.76 404	4.00 388	1.82 372	4.00 414	1.83 392	3.98 414	1.82 394	3.99 402	1.81 386	4.14 412	2.76 409	4.13 416	1.82 395	1.83 383	1.83 394	1.82 394	4.01 413	1.82 396	3.98 410	1.86 398	4.00 413	1.82 398	1.83 396	1.84 396	4.02 416	1.81 398	4.00 413	1.83 398

NLSM1	2.82 405	3.85 384	2.57 396	3.19 402	2.46 407	3.28 404	2.38 409	3.29 389	2.42 401	3.20 398	2.64 408	3.14 400	2.62 409	2.46 404	2.44 410	2.51 409	3.31 402	2.53 410	3.17 399	2.47 411	3.27 400	2.33 409	2.65 411	2.61 411	3.22 402	2.55 411	3.31 403	2.39 412

sAnonymous2	2.87 406	4.16 390	1.89 378	4.26 419	1.87 397	4.23 417	1.92 400	4.17 403	1.94 393	4.16 413	1.92 399	4.20 417	1.92 401	1.96 389	1.86 397	1.87 397	4.25 417	1.90 401	4.23 416	1.91 402	4.26 416	1.93 401	1.89 402	1.90 398	4.07 418	1.91 403	5.09 429	1.93 404

CroCo_RVC	2.87 406	4.16 390	1.89 378	4.26 419	1.87 397	4.23 417	1.92 400	4.17 403	1.94 393	4.16 413	1.92 399	4.20 417	1.92 401	1.96 389	1.86 397	1.87 397	4.25 417	1.90 401	4.23 416	1.91 402	4.26 416	1.93 401	1.89 402	1.90 398	4.07 418	1.91 403	5.09 429	1.93 404

Anonymous3	3.36 408	4.93 400	2.20 386	4.92 426	2.23 403	4.90 425	2.23 406	4.89 409	2.24 398	4.95 425	2.21 404	4.91 424	2.21 406	2.18 392	2.22 407	2.22 406	4.86 424	2.20 407	4.90 423	2.20 407	4.96 426	2.21 403	2.21 408	2.21 405	6.30 432	2.21 408	4.90 422	2.23 409

StereoVision	3.44 409	10.12 429	1.68 364	5.44 431	2.26 405	5.87 430	1.97 402	5.17 412	1.31 365	5.80 429	1.56 385	5.62 430	1.84 396	1.97 391	1.91 403	1.84 395	4.98 426	1.32 376	5.60 428	1.71 394	5.35 431	1.73 396	1.97 404	1.96 400	5.40 429	1.65 392	5.08 427	1.76 397

NLCSM	3.61 410	5.05 402	3.36 411	4.13 416	3.31 417	3.91 410	3.26 417	3.98 400	3.24 408	4.08 411	3.06 412	3.95 412	3.25 418	3.25 412	3.10 415	3.17 417	4.20 416	3.08 413	4.16 414	3.24 418	4.26 416	3.46 418	3.14 416	3.19 415	4.02 416	3.24 416	4.21 417	3.17 416

DPSNet	3.67 411	3.61 381	3.62 412	3.64 407	3.61 421	3.64 407	3.65 421	3.64 398	3.67 413	3.67 403	3.65 419	3.68 405	3.69 426	3.69 420	3.69 427	3.68 423	3.70 405	3.70 423	3.69 406	3.69 424	3.71 407	3.69 420	3.67 422	3.69 424	3.68 409	3.67 420	3.68 407	3.67 418

MaDis-Stereo	3.69 412	10.19 430	2.01 383	6.09 432	2.01 399	5.94 431	1.82 394	6.14 417	1.85 387	6.59 432	1.82 394	6.01 431	1.81 394	1.83 383	1.83 394	2.02 400	5.87 430	1.79 395	5.93 431	2.06 404	4.63 422	1.67 390	1.84 397	2.08 402	5.90 430	1.66 393	6.34 432	1.87 400

Sa-1000	3.84 413	7.71 411	6.81 427	4.15 417	2.86 410	3.27 403	3.87 427	5.99 414	4.35 431	2.78 392	3.71 420	3.88 408	3.56 422	3.88 423	3.64 420	2.71 412	3.72 406	3.27 418	3.67 405	3.15 417	3.51 403	3.36 417	2.70 413	3.49 418	3.32 404	3.76 424	2.87 400	3.76 425

MLG-Stereo_test2	3.86 414	4.96 401	3.13 403	4.65 424	3.27 416	5.17 429	3.07 413	5.01 411	3.01 404	4.93 424	3.03 411	4.56 422	3.32 419	3.26 413	3.33 418	3.30 419	5.17 429	3.19 416	4.86 422	2.96 416	5.04 428	3.25 413	2.67 412	3.15 414	4.98 426	3.05 414	4.59 420	3.30 417

MLG-Stereo_test3	3.87 415	4.64 396	3.29 408	5.17 429	3.23 414	4.83 424	3.02 412	4.95 410	3.22 407	4.31 416	3.33 417	5.08 427	3.20 417	3.23 411	2.77 412	3.20 418	4.99 427	3.24 417	4.93 424	2.94 413	4.82 425	3.33 416	3.33 418	3.29 417	5.19 428	3.02 413	5.08 427	2.93 415

MLG-Stereo_test1	3.87 415	4.67 397	3.29 408	5.26 430	3.25 415	5.04 427	3.11 414	4.43 405	3.27 409	5.02 427	3.21 414	4.71 423	3.10 415	3.22 410	3.06 414	2.98 415	5.03 428	3.18 415	4.95 425	2.94 413	4.70 424	3.32 414	3.30 417	3.27 416	5.17 427	3.08 415	5.02 425	2.85 414

SA	3.93 417	7.22 407	4.74 414	4.15 417	3.88 427	3.70 409	4.02 430	6.67 422	3.95 419	3.64 402	3.74 421	3.63 404	3.00 413	3.51 415	3.68 426	3.68 423	3.73 407	3.71 424	3.64 401	3.48 419	3.58 404	2.97 412	3.69 423	3.61 419	3.55 408	3.42 417	3.64 406	3.79 426

TestStereo1	4.11 418	7.79 413	6.72 425	3.93 411	3.81 424	3.96 412	3.58 419	6.96 425	3.74 416	3.90 406	3.76 422	3.89 409	3.57 423	3.70 421	3.66 423	3.34 420	3.80 409	3.62 420	3.66 403	3.68 422	3.91 410	3.70 421	3.65 420	3.67 421	3.88 411	3.53 418	3.89 410	3.68 421

SA-5K	4.11 418	7.79 413	6.72 425	3.93 411	3.81 424	3.96 412	3.58 419	6.96 425	3.74 416	3.90 406	3.76 422	3.89 409	3.57 423	3.70 421	3.66 423	3.34 420	3.80 409	3.62 420	3.66 403	3.68 422	3.91 410	3.70 421	3.65 420	3.67 421	3.88 411	3.53 418	3.89 410	3.68 421

test_4	4.11 418	8.05 416	6.64 423	4.52 422	3.68 422	3.00 400	3.40 418	6.21 420	3.29 410	4.07 410	3.84 425	4.04 414	3.76 428	3.56 418	3.67 425	3.76 426	4.04 414	3.79 426	4.10 411	3.53 420	3.98 412	3.74 424	3.55 419	3.61 419	3.94 415	3.75 423	3.73 408	3.73 424

test-1	4.11 418	7.65 410	4.93 415	3.65 408	3.58 419	4.70 423	3.74 425	4.73 407	4.06 421	3.72 404	4.11 429	3.70 406	3.49 421	3.36 414	3.65 422	4.17 431	3.92 411	4.04 430	4.19 415	3.75 425	4.69 423	4.18 427	3.88 426	3.90 426	4.73 422	3.77 425	3.12 401	3.68 421

TESTraft	4.16 422	8.03 415	6.81 427	3.99 413	3.68 422	3.93 411	3.70 423	6.86 424	3.69 414	3.93 408	3.88 427	3.93 411	3.59 425	3.65 419	3.64 420	3.68 423	3.92 411	3.72 425	3.92 408	3.57 421	3.84 409	3.70 421	3.71 424	3.67 421	3.91 414	3.74 422	3.92 412	3.67 418

raft_robust	4.19 423	7.78 412	6.08 420	3.30 405	3.85 426	4.03 415	3.73 424	6.25 421	3.30 411	4.44 418	3.28 416	4.01 413	3.82 429	4.29 428	3.70 428	4.01 428	4.48 422	3.42 419	4.11 412	3.76 426	4.05 414	3.32 414	3.85 425	3.82 425	4.71 421	3.83 426	4.09 414	3.80 427

RAFT_CTSACE	4.43 424	8.26 418	6.10 421	4.62 423	4.01 429	4.54 422	3.65 421	6.09 416	3.93 418	4.64 421	4.14 430	4.26 419	4.13 431	3.91 424	3.88 429	4.06 430	4.30 419	4.03 429	4.27 418	3.92 427	4.26 416	3.67 419	3.91 427	4.16 429	4.82 423	4.08 430	4.20 416	3.67 418

RAFT+CT+SA	4.43 424	7.34 409	6.71 424	5.01 427	4.38 430	4.40 419	3.85 426	6.15 419	4.30 430	4.89 423	3.26 415	4.49 421	3.01 414	4.53 429	3.36 419	3.65 422	3.64 404	4.39 432	3.94 409	4.28 430	4.44 420	4.30 429	4.24 432	4.52 431	3.90 413	3.85 427	4.89 421	4.00 429

cross-raft	4.43 424	7.31 408	6.46 422	4.47 421	3.95 428	4.46 420	3.95 428	6.70 423	3.97 420	4.41 417	3.82 424	4.38 420	3.94 430	3.95 426	3.95 431	3.95 427	4.45 421	3.95 428	4.46 419	3.95 428	4.46 421	3.95 425	3.95 429	3.94 428	4.40 420	3.95 429	4.45 419	3.95 428

test_5	4.51 427	8.85 421	5.35 419	3.66 409	3.56 418	5.10 428	4.47 432	6.14 417	4.07 422	4.96 426	3.87 426	5.14 429	4.17 433	3.53 416	4.39 432	4.53 432	4.15 415	3.62 420	4.74 421	2.94 413	3.63 406	4.53 431	4.20 431	4.54 432	4.86 424	3.68 421	4.95 423	4.06 430

test_3	4.55 428	10.96 433	7.69 433	4.04 415	3.60 420	4.10 416	3.98 429	7.94 427	4.56 432	3.99 409	4.03 428	4.08 415	3.74 427	3.99 427	3.91 430	4.05 429	4.33 420	3.89 427	4.14 413	4.00 429	4.11 415	4.02 426	4.01 430	3.91 427	3.53 406	3.94 428	4.19 415	4.20 431

FC-DCNN v2	4.74 429	3.16 376	3.16 406	3.16 401	3.16 411	3.16 401	3.16 416	3.16 387	3.16 406	3.16 397	3.16 413	3.16 401	3.16 416	3.16 409	3.16 416	3.16 416	6.72 434	6.72 436	6.72 433	6.72 438	6.72 433	6.72 438	6.72 438	6.72 436	6.72 433	6.72 435	6.72 434	6.72 437

TestStereo	4.92 430	4.80 399	4.98 416	4.82 425	4.97 432	4.91 426	4.78 433	4.80 408	4.88 433	4.78 422	4.80 432	4.99 426	4.81 434	4.83 430	4.87 434	4.97 434	4.93 425	5.01 434	5.03 426	4.90 433	5.02 427	5.02 432	5.06 433	5.04 433	4.93 425	4.89 432	5.01 424	5.09 433

DispFullNet	4.96 431	5.67 403	3.30 410	5.01 427	3.21 413	4.50 421	3.11 414	4.43 405	3.44 412	4.60 420	3.46 418	5.13 428	3.44 420	3.53 416	3.20 417	2.87 414	4.80 423	3.15 414	4.70 420	4.83 432	9.02 438	5.98 435	5.95 437	6.21 435	8.84 438	5.85 434	9.76 439	5.91 435

SGM-Forest	5.07 432	6.74 405	4.17 413	6.46 433	4.68 431	6.21 433	4.38 431	6.00 415	4.14 425	5.84 430	4.44 431	6.28 432	4.16 432	3.92 425	4.56 433	4.60 433	6.15 431	4.27 431	6.12 432	4.31 431	5.99 432	4.27 428	3.92 428	4.27 430	6.13 431	4.10 431	6.18 431	4.49 432
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 433	8.71 420	2.75 401	8.64 438	2.76 408	8.65 437	2.79 410	8.67 431	2.79 402	8.70 437	2.79 410	8.70 437	2.79 412	2.79 408	2.80 413	2.80 413	8.84 438	2.82 412	8.82 437	2.89 412	8.84 437	2.83 411	2.83 415	2.82 413	8.87 439	2.83 412	8.84 438	2.83 413

SGM+DAISY	6.35 434	8.16 417	5.14 418	8.12 437	5.08 434	8.12 436	5.16 434	8.01 428	5.18 435	7.92 435	5.14 433	7.89 436	5.14 435	4.95 431	5.33 435	5.32 435	8.14 437	5.16 435	8.16 436	5.16 434	8.21 436	5.19 433	5.12 434	5.12 434	8.18 437	5.24 433	8.12 437	5.11 434

RAFT	6.60 435	9.99 426	8.33 434	7.21 436	6.55 435	5.95 432	5.87 435	8.70 432	5.02 434	5.10 428	6.69 435	7.06 435	6.94 438	6.17 434	7.09 438	6.84 436	6.47 432	4.72 433	5.60 428	5.60 435	5.11 429	5.97 434	6.93 439	6.89 437	7.16 434	7.08 438	6.58 433	6.66 436

test-v	7.17 436	11.53 434	7.63 431	7.17 434	6.87 436	7.48 434	6.90 436	8.14 429	6.88 436	6.93 433	7.42 436	7.05 433	6.14 436	6.05 432	6.86 436	6.99 437	7.60 435	6.75 437	6.90 434	6.66 436	7.83 434	6.36 436	5.89 435	7.34 438	7.19 435	6.75 436	7.52 435	6.77 438

test-2	7.17 436	11.53 434	7.63 431	7.17 434	6.87 436	7.48 434	6.90 436	8.14 429	6.88 436	6.93 433	7.42 436	7.05 433	6.14 436	6.05 432	6.86 436	6.99 437	7.60 435	6.75 437	6.90 434	6.66 436	7.83 434	6.36 436	5.89 435	7.34 438	7.19 435	6.75 436	7.52 435	6.77 438

MANE	18.41 438	23.00 443	16.00 439	22.00 446	15.00 438	22.00 445	15.00 438	22.00 446	15.00 438	21.00 446	15.00 438	22.00 445	15.00 439	15.00 439	17.00 439	15.00 439	23.00 446	15.00 439	22.00 445	15.00 439	23.00 446	15.00 439	18.00 440	15.00 440	24.00 447	17.00 439	24.00 447	16.00 440

rafts_anoy	20.00 439	20.00 436	20.00 440	20.00 439	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 438	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 438	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 441

raft+_RVC	20.00 439	20.00 436	20.00 440	20.00 439	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 438	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 438	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 441

raftrobust	20.00 439	20.00 436	20.00 440	20.00 439	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 438	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 438	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 441

CasAABBNet	20.00 439	20.00 436	20.00 440	20.00 439	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 438	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 438	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 441

RALCasStereoNet	20.00 439	20.00 436	20.00 440	20.00 439	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 438	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 438	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 441

RALAANet	20.00 439	20.00 436	20.00 440	20.00 439	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 438	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 438	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 441

MSMDNet	20.00 439	20.00 436	20.00 440	20.00 439	20.00 439	20.00 438	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 439	20.00 438	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 438	20.00 440	20.00 439	20.00 440	20.00 441	20.00 441	20.00 440	20.00 440	20.00 440	20.00 441

fast-reg	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 446	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 447	37.00 448	37.00 448

Reg-Stereo(zero)	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 446	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 447	37.00 448	37.00 448

FLISNet	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 446	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 447	37.00 448	37.00 448

CoSv	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 446	37.00 447	37.00 446	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 446	37.00 447	37.00 447	37.00 447	37.00 448	37.00 448	37.00 448	37.00 447	37.00 448	37.00 448

MDST_ROB	61.15 450	72.66 451	46.52 451	70.00 451	44.89 450	64.24 450	43.75 450	73.65 451	48.92 451	72.70 452	42.40 450	60.70 450	50.23 451	50.07 452	67.69 452	68.60 452	83.13 452	47.77 451	82.48 451	46.00 451	95.93 452	53.44 452	50.66 452	45.00 452	84.99 453	53.64 452	79.01 452	52.07 453

CBMV	101.59 451	71.60 450	48.40 452	72.70 452	49.00 451	79.60 451	48.40 451	80.90 452	46.90 450	68.90 451	49.00 451	78.00 451	572.10 461	49.50 451	51.30 451	48.40 451	72.20 451	639.60 461	79.40 450	48.90 452	79.50 451	51.40 451	52.30 453	48.30 453	80.20 452	49.10 451	79.60 453	47.60 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 452	131.36 452	140.69 453	151.38 453	151.40 453	150.79 452	151.72 453	149.36 453	159.46 453	146.42 453	150.73 453	149.06 455	176.22 453	143.94 454	133.10 455	133.45 455	153.30 454	154.22 454	154.67 453	153.95 455	156.90 455	156.53 456	160.21 455	162.72 455	154.57 454	160.59 454	153.47 454	163.50 455
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	168.38 453	396.55 457	180.19 454	193.64 454	133.63 452	193.53 453	141.18 452	219.97 454	133.80 452	188.12 454	133.62 452	187.99 456	133.61 452	133.68 453	133.47 456	133.49 456	193.64 455	133.70 453	193.74 454	133.73 454	193.58 456	133.90 455	133.51 454	133.58 454	193.57 455	133.62 453	193.54 455	139.69 454

NOSS_ROB	248.11 454	409.00 458	288.00 456	412.00 456	280.00 455	411.00 458	288.00 455	356.00 455	275.00 458	379.00 459	303.00 458	415.00 458	278.00 458	260.00 459	104.00 453	103.00 453	126.00 453	108.00 452	118.00 452	98.00 453	126.00 454	104.00 454	268.00 458	216.00 457	279.00 459	201.00 455	288.00 459	206.00 456

AE-Stereo	252.48 455	202.00 453	361.00 458	502.00 458	324.00 457	321.00 454	482.00 460	423.00 458	227.00 457	201.00 455	273.00 457	101.00 452	207.00 454	198.00 455	183.00 457	181.00 457	221.00 456	232.00 458	477.00 456	220.00 457	111.00 453	100.00 453	219.00 457	214.00 456	204.00 456	211.00 456	200.00 456	222.00 458

MGS-Stereo	264.93 456	208.00 454	362.00 459	512.00 459	350.00 458	326.00 455	443.00 459	410.00 457	210.00 454	232.00 457	215.00 454	125.00 453	217.00 455	216.00 457	127.00 454	122.00 454	223.00 457	230.00 456	487.00 458	255.00 458	250.00 457	223.00 458	272.00 459	228.00 459	241.00 457	220.00 458	214.00 457	235.00 459

EGLCR-Stereo	276.81 457	209.00 455	366.00 460	514.00 460	354.00 459	336.00 456	422.00 457	440.00 459	220.00 456	231.00 456	245.00 456	135.00 454	237.00 457	218.00 458	197.00 458	222.00 459	223.00 457	230.00 456	487.00 458	255.00 458	250.00 457	273.00 459	272.00 459	228.00 459	241.00 457	220.00 458	214.00 457	235.00 459

DLCB_ROB	280.78 458	376.74 456	215.59 455	376.74 455	215.59 454	376.74 457	215.59 454	366.42 456	218.39 455	366.42 458	218.39 455	366.42 457	218.39 456	209.96 456	219.76 459	219.38 458	376.72 459	216.43 455	376.72 455	216.43 456	376.72 459	216.43 457	216.14 456	216.14 458	376.69 460	217.67 457	376.69 460	217.67 457

LE_ROB	387.11 459	453.07 459	321.39 457	500.23 457	323.05 456	493.99 459	324.56 456	477.63 460	322.28 459	465.51 460	322.97 459	486.37 459	334.17 459	305.26 460	320.63 460	327.66 460	476.08 460	315.70 459	483.76 457	335.15 460	469.64 460	309.74 460	315.90 461	318.85 461	498.41 461	328.85 460	491.00 461	330.08 461

SGM-ForestM	522.49 460	676.08 460	448.56 461	638.17 461	433.15 460	639.59 460	427.03 458	617.52 461	439.90 460	604.63 461	429.02 460	611.68 460	432.74 460	420.18 461	451.96 461	465.85 461	601.06 461	403.73 460	659.15 460	405.50 461	669.64 461	437.21 461	455.85 462	425.66 462	689.82 462	481.65 461	662.43 462	479.61 462

CBMV_ROB	1133.35 461	1280.38 461	976.92 462	1317.57 462	1021.62 461	1282.66 461	1022.22 461	1213.88 462	982.57 461	1194.12 462	975.90 461	1357.87 461	1090.02 462	943.32 462	1021.85 462	1006.47 462	1309.01 462	986.29 462	1499.40 461	986.35 462	1359.35 462	975.96 462	975.21 463	969.30 463	1337.82 463	1042.34 462	1398.25 463	1073.86 463

111111	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464

SGD-Stereo	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464

IGEV-Stereo++	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464

IGEV-Stereo+	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464

anonymousdsp2	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464

anonymousdsp	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464

AMNet	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 462	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 464	10000000.00 463	10000000.00 464	10000000.00 464

GS-Stereo																							0.36 241	0.36 243	0.48 260	0.36 241	0.48 257	0.35 239

FADE			0.05 37	0.05 36				0.05 35		0.06 37			0.04 33	0.05 47	0.07 57	0.07 59	0.07 53	0.05 49		0.04 32	0.09 63	0.08 68	0.06 54	0.05 48	0.06 45		0.05 36	0.04 32

Low-res two-view benchmark