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 46	0.03 25

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

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

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

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	1.03 281	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

DispViT+	0.07 29	0.09 51	0.07 37	0.08 49	0.05 40	0.08 50	0.05 42	0.08 45	0.07 50	0.07 38	0.05 39	0.07 48	0.05 45	0.07 49	0.05 43	0.05 43	0.08 49	0.05 42	0.08 49	0.05 43	0.08 51	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 50	0.05 42	0.08 51	0.05 42

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 63	0.10 47	0.08 49	0.05 40	0.08 50	0.05 42	0.11 58	0.05 42	0.07 38	0.05 39	0.07 48	0.05 45	0.10 57	0.05 43	0.05 43	0.08 49	0.05 42	0.08 49	0.05 43	0.08 51	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 50	0.05 42	0.08 51	0.05 42
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 29	0.11 63	0.10 47	0.08 49	0.05 40	0.08 50	0.05 42	0.11 58	0.05 42	0.07 38	0.05 39	0.07 48	0.05 45	0.10 57	0.05 43	0.05 43	0.08 49	0.05 42	0.08 49	0.05 43	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 50	0.07 51	0.08 51	0.06 51
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 29	0.08 46	0.07 37	0.08 49	0.07 52	0.08 50	0.07 51	0.08 45	0.07 50	0.08 43	0.07 51	0.08 51	0.07 53	0.07 49	0.07 49	0.07 51	0.07 46	0.07 53	0.07 46	0.07 53	0.08 51	0.07 52	0.07 49	0.06 51	0.07 48	0.07 51	0.08 51	0.06 51

TS	0.08 33	0.08 46	0.16 100	0.08 49	0.06 51	0.08 50	0.06 50	0.15 81	0.06 49	0.08 43	0.06 50	0.08 51	0.06 52	0.14 107	0.06 48	0.06 50	0.08 49	0.06 51	0.08 49	0.06 52	0.08 51	0.06 50	0.06 46	0.06 51	0.08 50	0.06 50	0.08 51	0.06 51

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 35	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 316	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 35	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 316	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 84	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 305	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 46	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

AnyNet_C01	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 315	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	1.32 305	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

ACC-I	0.09 39	0.13 68	0.11 66	0.10 58	0.08 56	0.10 57	0.08 55	0.13 63	0.08 55	0.10 47	0.08 54	0.10 58	0.08 57	0.12 87	0.08 57	0.08 57	0.10 58	0.08 57	0.10 57	0.08 55	0.10 58	0.08 57	0.08 53	0.08 57	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 57

ACC	0.09 39	0.13 68	0.12 74	0.10 58	0.08 56	0.10 57	0.08 55	0.12 61	0.08 55	0.10 47	0.08 54	0.10 58	0.08 57	0.11 76	0.08 57	0.08 57	0.10 58	0.08 57	0.10 57	0.08 55	0.10 58	0.08 57	0.08 53	0.08 57	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.08 57

anonymous	0.09 39	0.14 72	0.13 84	0.09 56	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.14 65	0.07 50	0.09 45	0.07 51	0.09 55	0.07 53	0.13 96	0.07 49	0.07 51	0.09 56	0.07 53	0.09 55	0.07 53	0.09 55	0.07 52	0.07 49	0.07 53	0.09 56	0.07 51	0.09 56	0.07 54

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 255	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 253	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	0.61 260	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 262	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf10	0.09 39	0.05 37	0.60 255	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 253	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	0.60 255	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 257	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 43	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

SepStereo	0.09 39	0.09 51	0.09 44	0.09 56	0.10 62	0.09 55	0.08 55	0.09 47	0.08 55	0.09 45	0.08 54	0.09 55	0.09 59	0.08 53	0.08 57	0.09 60	0.09 56	0.08 57	0.09 55	0.08 55	0.09 55	0.08 57	0.09 55	0.09 60	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.09 59

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	1.08 330	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

AnonymousM	0.10 48	0.10 53	0.10 47	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 48	0.10 61	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 64	0.10 57	0.10 63	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 63	0.10 58	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 65

FADNet-RVC-Resample	0.10 48	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 39	0.05 42	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 42	0.05 33	0.05 43	0.05 35	0.04 33	1.53 364	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 46	0.05 42

FADNet_RVC	0.10 48	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 369	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 48	0.10 53	0.10 47	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 48	0.10 61	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 64	0.10 57	0.10 63	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 63	0.10 58	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 65

SHD	0.10 48	0.10 53	0.10 47	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 48	0.10 61	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 64	0.10 57	0.10 63	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 63	0.10 58	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 65

SAMSARA	0.10 48	0.10 53	0.10 47	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 48	0.10 61	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 64	0.10 57	0.10 63	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 63	0.10 58	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 65

XQC	0.10 48	0.10 53	0.10 47	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 48	0.10 61	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 64	0.10 57	0.10 63	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 63	0.10 58	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 65

RTSC	0.10 48	0.10 53	0.10 47	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 48	0.10 61	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 64	0.10 57	0.10 63	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 63	0.10 58	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 65

RTS	0.10 48	0.10 53	0.10 47	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 48	0.10 61	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 64	0.10 57	0.10 63	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 63	0.10 58	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 65

RTSA	0.10 48	0.10 53	0.10 47	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 48	0.10 61	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 64	0.10 57	0.10 63	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 63	0.10 58	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 65

MADNet+	0.10 48	0.10 53	0.10 47	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 48	0.10 61	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 64	0.10 57	0.10 63	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 63	0.10 58	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 65

MADNet++	0.10 48	0.10 53	0.10 47	0.10 58	0.10 62	0.10 57	0.10 63	0.10 48	0.10 61	0.10 47	0.10 64	0.10 58	0.10 64	0.10 57	0.10 63	0.10 62	0.10 58	0.10 61	0.10 57	0.10 63	0.10 58	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 65

over-6	0.11 60	0.14 72	0.14 90	0.11 70	0.10 62	0.11 69	0.10 63	0.14 65	0.10 61	0.11 59	0.10 64	0.11 70	0.10 64	0.13 96	0.10 63	0.10 62	0.11 70	0.10 61	0.11 69	0.10 63	0.11 70	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.11 70	0.10 61	0.11 71	0.10 65

over v1	0.11 60	0.14 72	0.14 90	0.11 70	0.10 62	0.11 69	0.10 63	0.14 65	0.10 61	0.11 59	0.09 59	0.11 70	0.10 64	0.13 96	0.10 63	0.10 62	0.11 70	0.10 61	0.11 69	0.09 60	0.11 70	0.09 61	0.09 55	0.09 60	0.11 70	0.09 59	0.11 71	0.09 59

over-8	0.11 60	0.14 72	0.14 90	0.11 70	0.09 58	0.11 69	0.10 63	0.14 65	0.10 61	0.11 59	0.10 64	0.11 70	0.10 64	0.13 96	0.10 63	0.10 62	0.11 70	0.10 61	0.11 69	0.10 63	0.11 70	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.11 70	0.10 61	0.11 71	0.10 65

over-9	0.11 60	0.14 72	0.14 90	0.11 70	0.09 58	0.11 69	0.09 59	0.14 65	0.09 58	0.11 59	0.09 59	0.11 70	0.09 59	0.13 96	0.09 60	0.10 62	0.11 70	0.10 61	0.11 69	0.09 60	0.11 70	0.09 61	0.09 55	0.09 60	0.11 70	0.09 59	0.11 71	0.09 59

HLf8	0.11 60	0.05 37	0.61 260	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 292	0.04 32	0.07 38	0.07 51	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 51	0.08 49	0.06 51	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 52	0.06 46	0.07 53	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 60	0.12 66	0.09 44	0.12 76	0.09 58	0.12 74	0.09 59	0.12 61	0.09 58	0.12 63	0.09 59	0.11 70	0.09 59	0.09 54	0.09 60	0.09 60	0.12 75	0.16 143	0.21 143	0.09 60	0.12 75	0.09 61	0.09 55	0.09 60	0.12 75	0.28 187	0.12 76	0.09 59

FADNet-RVC	0.11 60	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 376	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 42

FADNet	0.11 60	0.04 32	0.05 30	0.06 42	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 43	0.05 35	0.04 33	1.74 373	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 42

GIO	0.12 68	1.37 307	0.22 145	0.07 45	0.05 40	0.07 47	0.05 42	0.22 128	0.05 42	0.07 38	0.05 39	0.06 45	0.05 45	0.05 40	0.05 43	0.05 43	0.07 46	0.05 42	0.07 46	0.05 43	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.07 48	0.05 42	0.07 48	0.05 42

F4.4	0.12 68	0.17 94	0.16 100	0.13 79	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 102	0.11 78	0.13 65	0.11 81	0.13 77	0.11 86	0.17 134	0.11 82	0.11 84	0.13 77	0.11 87	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 83	0.10 60	0.11 86	0.13 78	0.11 85	0.13 78	0.11 84

FORCE_4.6	0.12 68	0.18 103	0.17 111	0.13 79	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 102	0.11 78	0.13 65	0.11 81	0.13 77	0.11 86	0.16 121	0.11 82	0.11 84	0.13 77	0.11 87	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.13 78	0.10 61	0.13 78	0.10 65

F5.5	0.12 68	0.17 94	0.16 100	0.13 79	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 88	0.11 78	0.13 65	0.11 81	0.13 77	0.11 86	0.16 121	0.11 82	0.11 84	0.13 77	0.11 87	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.13 78	0.11 85	0.13 78	0.11 84

F8.5	0.12 68	0.17 94	0.17 111	0.13 79	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 88	0.11 78	0.13 65	0.11 81	0.13 77	0.11 86	0.16 121	0.11 82	0.11 84	0.13 77	0.11 87	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.13 78	0.11 85	0.13 78	0.11 84

F7	0.12 68	0.18 103	0.17 111	0.13 79	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 88	0.11 78	0.13 65	0.11 81	0.13 77	0.11 86	0.16 121	0.11 82	0.11 84	0.13 77	0.11 87	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.13 78	0.11 85	0.13 78	0.11 84

FORCE_4.5	0.12 68	0.17 94	0.16 100	0.13 79	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 88	0.11 78	0.13 65	0.11 81	0.13 77	0.11 86	0.15 113	0.11 82	0.11 84	0.13 77	0.11 87	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.13 78	0.11 85	0.13 78	0.11 84

FORCE_4	0.12 68	0.17 94	0.16 100	0.13 79	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 88	0.11 78	0.13 65	0.11 81	0.13 77	0.11 86	0.16 121	0.11 82	0.11 84	0.13 77	0.11 87	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.13 78	0.11 85	0.13 78	0.11 84

FORCE_5	0.12 68	0.17 94	0.16 100	0.13 79	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.17 88	0.11 78	0.13 65	0.11 81	0.13 77	0.11 86	0.16 121	0.11 82	0.11 84	0.13 77	0.11 87	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.13 78	0.11 85	0.13 78	0.11 84

FORCE_6	0.12 68	0.17 94	0.16 100	0.13 79	0.10 62	0.13 76	0.11 83	0.17 88	0.11 78	0.13 65	0.11 81	0.13 77	0.11 86	0.16 121	0.11 82	0.11 84	0.13 77	0.11 87	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.13 78	0.11 85	0.13 78	0.11 84

ProNet	0.12 68	0.18 103	0.11 66	0.14 97	0.10 62	0.14 94	0.11 83	0.14 65	0.11 78	0.14 80	0.10 64	0.14 98	0.10 64	0.10 57	0.11 82	0.10 62	0.15 111	0.10 61	0.14 95	0.10 63	0.14 95	0.10 65	0.11 82	0.10 66	0.15 108	0.10 61	0.14 97	0.10 65

IPLG	0.12 68	0.15 82	0.12 74	0.14 97	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.14 65	0.11 78	0.15 97	0.11 81	0.14 98	0.11 86	0.12 87	0.11 82	0.11 84	0.14 96	0.11 87	0.14 95	0.11 82	0.14 95	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.14 96	0.11 85	0.14 97	0.11 84

MIPNet	0.12 68	0.15 82	0.12 74	0.14 97	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.14 65	0.11 78	0.15 97	0.11 81	0.14 98	0.11 86	0.12 87	0.11 82	0.11 84	0.14 96	0.11 87	0.15 113	0.11 82	0.14 95	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.14 96	0.11 85	0.14 97	0.11 84

AnyNet_C32	0.12 68	0.03 23	0.07 37	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 362	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 68	0.04 32	0.07 37	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 354	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

Cross2Single Stereo	0.13 83	0.18 103	0.14 90	0.16 124	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.17 88	0.12 110	0.15 97	0.11 81	0.15 113	0.11 86	0.14 107	0.11 82	0.11 84	0.15 111	0.11 87	0.15 113	0.11 82	0.15 110	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.14 96	0.11 85	0.15 114	0.11 84

WiStereo	0.13 83	0.19 116	0.17 111	0.14 97	0.11 79	0.15 105	0.10 63	0.17 88	0.12 110	0.14 80	0.12 117	0.13 77	0.10 64	0.17 134	0.12 116	0.10 62	0.14 96	0.11 87	0.14 95	0.11 82	0.15 110	0.11 83	0.12 114	0.12 117	0.13 78	0.10 61	0.14 97	0.13 128

tt3	0.13 83	0.19 116	0.17 111	0.14 97	0.11 79	0.13 76	0.12 119	0.18 102	0.10 61	0.14 80	0.10 64	0.14 98	0.11 86	0.17 134	0.11 82	0.11 84	0.13 77	0.11 87	0.14 95	0.11 82	0.14 95	0.11 83	0.12 114	0.10 66	0.14 96	0.11 85	0.14 97	0.12 115

tt4	0.13 83	0.19 116	0.18 130	0.14 97	0.12 119	0.15 105	0.11 83	0.18 102	0.11 78	0.14 80	0.12 117	0.13 77	0.12 122	0.16 121	0.10 63	0.11 84	0.14 96	0.10 61	0.13 76	0.12 122	0.13 78	0.12 121	0.10 60	0.11 86	0.15 108	0.12 118	0.15 114	0.11 84

tt5	0.13 83	0.17 94	0.17 111	0.13 79	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.18 102	0.12 110	0.14 80	0.12 117	0.14 98	0.12 122	0.15 113	0.10 63	0.12 116	0.13 77	0.12 123	0.15 113	0.12 122	0.15 110	0.10 65	0.12 114	0.12 117	0.15 108	0.12 118	0.14 97	0.12 115

tt6	0.13 83	0.19 116	0.17 111	0.14 97	0.11 79	0.15 105	0.10 63	0.17 88	0.12 110	0.14 80	0.12 117	0.13 77	0.10 64	0.17 134	0.12 116	0.10 62	0.14 96	0.11 87	0.14 95	0.11 82	0.15 110	0.11 83	0.12 114	0.12 117	0.13 78	0.10 61	0.14 97	0.13 128

tt7	0.13 83	0.19 116	0.17 111	0.13 79	0.12 119	0.15 105	0.11 83	0.18 102	0.11 78	0.13 65	0.12 117	0.15 113	0.10 64	0.16 121	0.12 116	0.12 116	0.15 111	0.12 123	0.14 95	0.12 122	0.15 110	0.12 121	0.12 114	0.11 86	0.13 78	0.12 118	0.14 97	0.12 115

tt8	0.13 83	0.20 123	0.15 98	0.15 112	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.19 115	0.10 61	0.14 80	0.11 81	0.13 77	0.11 86	0.15 113	0.12 116	0.12 116	0.14 96	0.10 61	0.14 95	0.11 82	0.15 110	0.11 83	0.11 82	0.12 117	0.15 108	0.10 61	0.13 78	0.11 84

tt9	0.13 83	0.18 103	0.17 111	0.13 79	0.10 62	0.14 94	0.12 119	0.17 88	0.11 78	0.14 80	0.11 81	0.14 98	0.12 122	0.15 113	0.11 82	0.10 62	0.13 77	0.11 87	0.13 76	0.11 82	0.14 95	0.11 83	0.10 60	0.12 117	0.14 96	0.12 118	0.14 97	0.11 84

TYNG	0.13 83	0.19 116	0.17 111	0.12 76	0.11 79	0.15 105	0.10 63	0.17 88	0.11 78	0.12 63	0.11 81	0.14 98	0.10 64	0.17 134	0.11 82	0.12 116	0.14 96	0.10 61	0.14 95	0.11 82	0.14 95	0.11 83	0.12 114	0.12 117	0.15 108	0.11 85	0.15 114	0.10 65

GFORCE	0.13 83	0.18 103	0.17 111	0.13 79	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 102	0.11 78	0.13 65	0.11 81	0.13 77	0.11 86	0.16 121	0.11 82	0.11 84	0.13 77	0.11 87	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.13 78	0.11 85	0.13 78	0.11 84

FORCE_4.7	0.13 83	0.18 103	0.17 111	0.13 79	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 102	0.11 78	0.13 65	0.11 81	0.13 77	0.11 86	0.17 134	0.11 82	0.11 84	0.13 77	0.11 87	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.13 78	0.11 85	0.13 78	0.11 84

FORCE_9	0.13 83	0.18 103	0.17 111	0.13 79	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 102	0.11 78	0.13 65	0.11 81	0.13 77	0.11 86	0.16 121	0.11 82	0.11 84	0.13 77	0.11 87	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.13 78	0.11 85	0.13 78	0.11 84

FORCE_8	0.13 83	0.18 103	0.17 111	0.13 79	0.11 79	0.13 76	0.11 83	0.18 102	0.11 78	0.13 65	0.11 81	0.13 77	0.11 86	0.18 147	0.11 82	0.11 84	0.13 77	0.11 87	0.13 76	0.11 82	0.13 78	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.13 78	0.11 85	0.13 78	0.11 84

MatchAttention (ZS)	0.13 83	0.14 72	0.13 84	0.14 97	0.14 133	0.14 94	0.14 130	0.14 65	0.13 120	0.14 80	0.13 128	0.14 98	0.14 135	0.13 96	0.14 134	0.13 126	0.13 77	0.13 129	0.13 76	0.13 131	0.12 75	0.13 129	0.12 114	0.13 132	0.12 75	0.14 131	0.13 78	0.14 135
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_L	0.13 83	0.14 72	0.10 47	0.14 97	0.10 62	0.15 105	0.10 63	0.30 156	0.10 61	0.14 80	0.17 142	0.14 98	0.10 64	0.10 57	0.10 63	0.10 62	0.14 96	0.10 61	0.14 95	0.10 63	0.14 95	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.15 108	0.10 61	0.14 97	0.10 65
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 83	0.15 82	0.12 74	0.14 97	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.15 81	0.11 78	0.15 97	0.11 81	0.15 113	0.11 86	0.12 87	0.12 116	0.11 84	0.15 111	0.11 87	0.15 113	0.11 82	0.14 95	0.11 83	0.11 82	0.12 117	0.15 108	0.12 118	0.15 114	0.12 115

IPLGR_C	0.13 83	0.16 89	0.14 90	0.15 112	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.14 65	0.11 78	0.14 80	0.11 81	0.14 98	0.11 86	0.12 87	0.11 82	0.11 84	0.14 96	0.11 87	0.14 95	0.11 82	0.14 95	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.14 96	0.11 85	0.15 114	0.11 84

IPLGR	0.13 83	0.15 82	0.12 74	0.14 97	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.14 65	0.13 120	0.15 97	0.11 81	0.14 98	0.12 122	0.12 87	0.11 82	0.11 84	0.14 96	0.11 87	0.14 95	0.11 82	0.14 95	0.11 83	0.11 82	0.12 117	0.15 108	0.11 85	0.14 97	0.11 84

ACRE	0.13 83	0.16 89	0.12 74	0.14 97	0.11 79	0.14 94	0.11 83	0.15 81	0.11 78	0.14 80	0.11 81	0.14 98	0.11 86	0.12 87	0.11 82	0.11 84	0.14 96	0.11 87	0.14 95	0.11 82	0.14 95	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.14 96	0.11 85	0.14 97	0.11 84

ICVP	0.13 83	0.16 89	0.11 66	0.16 124	0.11 79	0.16 121	0.11 83	0.16 84	0.11 78	0.16 112	0.11 81	0.16 124	0.11 86	0.11 76	0.11 82	0.11 84	0.16 124	0.11 87	0.16 125	0.11 82	0.16 126	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.16 126	0.11 85	0.16 125	0.11 84
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 83	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 59	0.04 31	0.04 32	2.46 365	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 105	0.13 68	0.14 90	0.14 97	0.14 133	0.14 94	0.14 130	0.14 65	0.14 126	0.14 80	0.14 131	0.14 98	0.14 135	0.14 107	0.14 134	0.14 133	0.14 96	0.14 136	0.14 95	0.14 135	0.14 95	0.14 134	0.14 132	0.14 135	0.14 96	0.14 131	0.14 97	0.14 135
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 105	0.17 94	0.11 66	0.17 130	0.11 79	0.17 123	0.12 119	0.17 88	0.11 78	0.17 116	0.11 81	0.17 128	0.11 86	0.12 87	0.12 116	0.12 116	0.17 131	0.12 123	0.17 128	0.12 122	0.17 130	0.12 121	0.12 114	0.12 117	0.17 129	0.12 118	0.17 129	0.12 115

ELAS_RVC	0.14 105	0.18 103	0.11 66	0.19 137	0.11 79	0.18 127	0.13 126	0.16 84	0.11 78	0.17 116	0.11 81	0.14 98	0.11 86	0.09 54	0.11 82	0.12 116	0.17 131	0.10 61	0.18 132	0.11 82	0.18 132	0.11 83	0.10 60	0.11 86	0.19 136	0.11 85	0.19 134	0.12 115
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 105	0.19 116	0.11 66	0.20 140	0.11 79	0.20 140	0.12 119	0.18 102	0.12 110	0.18 119	0.12 117	0.19 137	0.11 86	0.11 76	0.11 82	0.11 84	0.18 135	0.11 87	0.19 136	0.11 82	0.19 136	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.20 140	0.11 85	0.20 139	0.12 115
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 105	0.23 133	0.10 47	0.19 137	0.11 79	0.20 140	0.11 83	0.16 84	0.10 61	0.15 97	0.11 81	0.15 113	0.11 86	0.09 54	0.11 82	0.11 84	0.16 124	0.10 61	0.17 128	0.11 82	0.18 132	0.11 83	0.09 55	0.10 66	0.18 132	0.11 85	0.19 134	0.12 115
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 110	0.18 103	0.13 84	0.18 134	0.13 127	0.19 135	0.13 126	0.18 102	0.13 120	0.18 119	0.13 128	0.18 133	0.13 131	0.13 96	0.13 127	0.13 126	0.18 135	0.13 129	0.18 132	0.13 131	0.18 132	0.13 129	0.13 128	0.10 66	0.19 136	0.14 131	0.19 134	0.13 128

CCAANet	0.15 110	0.14 72	0.14 90	0.14 97	0.14 133	0.14 94	0.16 144	0.14 65	0.21 157	0.14 80	0.23 170	0.14 98	0.14 135	0.14 107	0.14 134	0.14 133	0.14 96	0.14 136	0.14 95	0.14 135	0.14 95	0.14 134	0.14 132	0.14 135	0.14 96	0.14 131	0.14 97	0.16 141

BEATNet-Init1	0.15 110	0.07 44	0.10 47	0.08 49	0.07 52	0.07 47	0.07 51	0.07 39	0.07 50	2.19 350	0.08 54	0.08 51	0.07 53	0.07 49	0.07 49	0.07 51	0.08 49	0.07 53	0.08 49	0.08 55	0.07 47	0.07 52	0.07 49	0.07 53	0.08 50	0.07 51	0.07 48	0.07 54

DeepPrunerF	0.15 110	0.07 44	0.10 47	0.08 49	0.07 52	0.07 47	0.07 51	0.07 39	0.07 50	2.19 350	0.08 54	0.08 51	0.07 53	0.07 49	0.07 49	0.07 51	0.08 49	0.07 53	0.08 49	0.08 55	0.07 47	0.07 52	0.07 49	0.07 53	0.08 50	0.07 51	0.07 48	0.07 54

DeepPruner_ROB	0.15 110	0.18 103	0.12 74	0.18 134	0.12 119	0.18 127	0.12 119	0.18 102	0.13 120	0.18 119	0.12 117	0.18 133	0.12 122	0.13 96	0.12 116	0.13 126	0.18 135	0.13 129	0.18 132	0.12 122	0.19 136	0.12 121	0.13 128	0.12 117	0.18 132	0.12 118	0.18 131	0.12 115

LALA_ROB	0.15 110	0.21 126	0.12 74	0.21 145	0.12 119	0.20 140	0.14 130	0.20 116	0.12 110	0.22 132	0.12 117	0.16 124	0.12 122	0.10 57	0.12 116	0.12 116	0.21 145	0.11 87	0.22 145	0.12 122	0.20 140	0.12 121	0.11 82	0.12 117	0.21 145	0.14 131	0.21 143	0.13 128

GOStereo-base	0.17 116	0.14 72	0.10 47	0.14 97	0.11 79	0.18 127	0.10 63	0.14 65	1.50 354	0.14 80	0.10 64	0.17 128	0.10 64	0.10 57	0.10 63	0.10 62	0.14 96	0.10 61	0.15 113	0.10 63	0.15 110	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.14 96	0.10 61	0.14 97	0.10 65

test_for_model	0.17 116	1.25 291	0.20 137	0.15 112	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.21 120	0.11 78	0.15 97	0.11 81	0.15 113	0.11 86	0.11 76	0.11 82	0.11 84	0.15 111	0.11 87	0.15 113	0.11 82	0.15 110	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.15 108	0.11 85	0.15 114	0.11 84

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 116	1.25 291	0.20 137	0.15 112	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.21 120	0.11 78	0.15 97	0.11 81	0.15 113	0.11 86	0.11 76	0.11 82	0.11 84	0.15 111	0.11 87	0.15 113	0.11 82	0.15 110	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.15 108	0.11 85	0.15 114	0.11 84

testlalala	0.17 116	1.25 291	0.20 137	0.15 112	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.21 120	0.11 78	0.15 97	0.11 81	0.15 113	0.11 86	0.11 76	0.11 82	0.11 84	0.15 111	0.11 87	0.15 113	0.11 82	0.15 110	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.15 108	0.11 85	0.15 114	0.11 84

GCAPDPT-zeroshot	0.17 116	1.25 291	0.20 137	0.15 112	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.21 120	0.11 78	0.15 97	0.11 81	0.15 113	0.11 86	0.11 76	0.11 82	0.11 84	0.15 111	0.11 87	0.15 113	0.11 82	0.15 110	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.15 108	0.11 85	0.15 114	0.11 84

GCAP-Stereo	0.17 116	1.25 291	0.20 137	0.15 112	0.11 79	0.15 105	0.11 83	0.21 120	0.11 78	0.15 97	0.11 81	0.15 113	0.11 86	0.11 76	0.11 82	0.11 84	0.15 111	0.11 87	0.15 113	0.11 82	0.15 110	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.15 108	0.11 85	0.15 114	0.11 84

G3	0.18 122	0.15 82	0.10 47	0.15 112	0.11 79	0.18 127	0.10 63	0.30 156	1.53 356	0.14 80	0.10 64	0.17 128	0.10 64	0.10 57	0.10 63	0.10 62	0.15 111	0.10 61	0.15 113	0.10 63	0.15 110	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.15 108	0.10 61	0.14 97	0.10 65

G2	0.18 122	0.14 72	0.10 47	0.15 112	0.12 119	0.19 135	0.10 63	0.30 156	1.49 353	0.14 80	0.10 64	0.18 133	0.10 64	0.10 57	0.10 63	0.10 62	0.15 111	0.10 61	0.14 95	0.10 63	0.14 95	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.14 96	0.10 61	0.14 97	0.10 65

DepthFocus	0.18 122	0.22 128	0.15 98	0.22 148	0.15 139	0.22 148	0.15 138	0.21 120	0.15 129	0.21 129	0.15 136	0.21 143	0.15 140	0.15 113	0.15 140	0.15 140	0.21 145	0.15 141	0.22 145	0.15 142	0.22 147	0.15 140	0.15 135	0.15 140	0.22 148	0.15 139	0.22 146	0.15 138

IGEV_Zeroshot_test	0.18 122	0.22 128	0.18 130	0.21 145	0.18 158	0.20 140	0.17 147	0.20 116	0.16 132	0.25 145	0.16 140	0.21 143	0.17 147	0.16 121	0.18 155	0.15 140	0.20 141	0.16 143	0.20 139	0.18 158	0.21 143	0.17 149	0.17 141	0.17 144	0.20 140	0.17 146	0.20 139	0.16 141

dd	0.18 122	0.22 128	0.16 100	0.22 148	0.15 139	0.22 148	0.15 138	0.21 120	0.15 129	0.21 129	0.15 136	0.21 143	0.15 140	0.15 113	0.15 140	0.15 140	0.22 149	0.14 136	0.22 145	0.14 135	0.22 147	0.15 140	0.16 139	0.15 140	0.23 154	0.15 139	0.22 146	0.16 141

dad	0.18 122	0.23 133	0.16 100	0.22 148	0.15 139	0.22 148	0.15 138	0.22 128	0.16 132	0.21 129	0.15 136	0.22 147	0.15 140	0.15 113	0.16 143	0.17 144	0.23 154	0.17 147	0.23 153	0.15 142	0.22 147	0.15 140	0.15 135	0.15 140	0.22 148	0.15 139	0.22 146	0.16 141

G4	0.19 128	0.15 82	0.11 66	0.15 112	0.11 79	0.18 127	0.11 83	0.33 161	1.50 354	0.15 97	0.11 81	0.19 137	0.11 86	0.12 87	0.12 116	0.11 84	0.15 111	0.11 87	0.15 113	0.11 82	0.15 110	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.15 108	0.11 85	0.15 114	0.11 84

depth_test_26	0.19 128	0.36 170	0.26 162	0.21 145	0.14 133	0.21 146	0.14 130	0.36 176	0.14 126	0.20 125	0.14 131	0.24 160	0.14 135	0.14 107	0.14 134	0.14 133	0.21 145	0.14 136	0.21 143	0.14 135	0.21 143	0.14 134	0.26 177	0.14 135	0.21 145	0.14 131	0.21 143	0.14 135

MSKI-zero shot	0.19 128	0.21 126	0.16 100	0.22 148	0.16 144	0.23 157	0.17 147	0.22 128	0.17 138	0.22 132	0.17 142	0.22 147	0.16 143	0.19 152	0.16 143	0.17 144	0.23 154	0.16 143	0.22 145	0.16 144	0.22 147	0.17 149	0.16 139	0.17 144	0.22 148	0.19 160	0.22 146	0.16 141

MIM_Stereo	0.19 128	0.23 133	0.18 130	0.22 148	0.16 144	0.22 148	0.16 144	0.21 120	0.16 132	0.22 132	0.17 142	0.21 143	0.17 147	0.20 153	0.18 155	0.17 144	0.22 149	0.18 160	0.22 145	0.16 144	0.21 143	0.16 144	0.17 141	0.17 144	0.21 145	0.16 144	0.22 146	0.20 162

UNet	0.19 128	0.13 68	0.09 44	0.13 79	0.09 58	0.13 76	0.09 59	0.13 63	0.09 58	0.90 261	0.09 59	0.13 77	0.09 59	0.10 57	0.09 60	0.70 302	0.13 77	0.09 60	0.13 76	0.10 63	0.91 295	0.09 61	0.10 60	0.09 60	0.13 78	0.10 61	0.13 78	0.09 59

iResNet	0.19 128	0.23 133	0.17 111	0.22 148	0.17 148	0.22 148	0.19 161	0.22 128	0.17 138	0.22 132	0.17 142	0.22 147	0.17 147	0.17 134	0.17 147	0.17 144	0.22 149	0.17 147	0.22 145	0.17 148	0.23 154	0.17 149	0.18 155	0.17 144	0.23 154	0.17 146	0.23 155	0.17 148

LACA2	0.20 134	0.27 152	0.22 145	0.24 161	0.17 148	0.24 161	0.17 147	0.26 147	0.17 138	0.24 139	0.17 142	0.24 160	0.17 147	0.21 158	0.17 147	0.17 144	0.24 159	0.17 147	0.24 159	0.17 148	0.24 157	0.17 149	0.17 141	0.17 144	0.24 160	0.17 146	0.24 157	0.17 148

LACA1	0.20 134	0.27 152	0.22 145	0.24 161	0.17 148	0.24 161	0.17 147	0.27 150	0.17 138	0.24 139	0.17 142	0.24 160	0.17 147	0.21 158	0.17 147	0.17 144	0.24 159	0.17 147	0.24 159	0.17 148	0.24 157	0.17 149	0.17 141	0.17 144	0.24 160	0.17 146	0.24 157	0.17 148

ACV-stereo	0.20 134	0.23 133	0.17 111	0.23 156	0.17 148	0.23 157	0.17 147	0.23 137	0.17 138	0.23 138	0.17 142	0.23 153	0.17 147	0.17 134	0.17 147	0.17 144	0.24 159	0.17 147	0.23 153	0.17 148	0.24 157	0.17 149	0.17 141	0.17 144	0.23 154	0.17 146	0.23 155	0.17 148

DAS	0.20 134	0.20 123	0.20 137	0.20 140	0.20 164	0.20 140	0.20 163	0.20 116	0.20 154	0.20 125	0.20 161	0.20 141	0.20 162	0.20 153	0.20 164	0.20 157	0.20 141	0.20 166	0.20 139	0.20 165	0.20 140	0.20 164	0.20 160	0.20 162	0.20 140	0.20 161	0.20 139	0.20 162

ASD4	0.20 134	0.20 123	0.20 137	0.20 140	0.20 164	0.20 140	0.20 163	0.20 116	0.20 154	0.20 125	0.20 161	0.20 141	0.20 162	0.20 153	0.20 164	0.20 157	0.20 141	0.20 166	0.20 139	0.20 165	0.20 140	0.20 164	0.20 160	0.20 162	0.20 140	0.20 161	0.20 139	0.20 162

iResNetv2_ROB	0.20 134	0.22 128	0.19 135	0.23 156	0.19 162	0.22 148	0.17 147	0.22 128	0.17 138	0.22 132	0.17 142	0.22 147	0.17 147	0.18 147	0.18 155	0.19 156	0.22 149	0.17 147	0.23 153	0.17 148	0.25 161	0.18 160	0.17 141	0.18 158	0.23 154	0.17 146	0.25 166	0.17 148

LACA3	0.21 140	0.27 152	0.23 151	0.25 166	0.17 148	0.25 169	0.17 147	0.28 151	0.17 138	0.25 145	0.17 142	0.25 165	0.17 147	0.22 161	0.17 147	0.17 144	0.25 167	0.17 147	0.25 166	0.17 148	0.25 161	0.17 149	0.17 141	0.17 144	0.25 168	0.17 146	0.25 166	0.17 148

ITSA-stereo	0.21 140	0.16 89	0.12 74	0.16 124	0.13 127	0.18 127	0.14 130	0.16 84	1.89 373	0.16 112	0.12 117	0.17 128	0.12 122	0.13 96	0.13 127	0.13 126	0.17 131	0.13 129	0.17 128	0.12 122	0.16 126	0.12 121	0.12 114	0.12 117	0.17 129	0.12 118	0.16 125	0.12 115

Pointernet	0.22 142	0.41 181	0.38 194	0.22 148	0.17 148	0.22 148	0.17 147	0.41 195	0.17 138	0.22 132	0.17 142	0.22 147	0.17 147	0.18 147	0.18 155	0.18 153	0.23 154	0.18 160	0.23 153	0.18 158	0.23 154	0.18 160	0.17 141	0.17 144	0.22 148	0.18 158	0.22 146	0.17 148

JetRed	0.22 142	0.11 63	0.12 74	0.11 70	0.11 79	0.11 69	0.11 83	0.11 58	0.11 78	2.93 376	0.11 81	0.11 70	0.11 86	0.11 76	0.11 82	0.12 116	0.11 70	0.11 87	0.11 69	0.11 82	0.11 70	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.11 70	0.11 85	0.11 71	0.11 84

JetBlue	0.23 144	0.12 66	0.13 84	0.12 76	0.12 119	0.12 74	0.11 83	0.14 65	0.12 110	3.07 377	0.12 117	0.12 76	0.11 86	0.11 76	0.13 127	0.13 126	0.12 75	0.12 123	0.13 76	0.11 82	0.12 75	0.13 129	0.12 114	0.14 135	0.13 78	0.12 118	0.12 76	0.11 84

SFCPSM	0.23 144	0.18 103	0.13 84	0.18 134	0.12 119	0.18 127	0.80 314	0.17 88	0.12 110	0.88 260	0.12 117	0.17 128	0.12 122	0.13 96	0.12 116	0.12 116	0.18 135	0.12 123	0.18 132	0.12 122	1.18 326	0.13 129	0.12 114	0.12 117	0.18 132	0.13 128	0.18 131	0.12 115

S2M2_XL	0.24 146	1.32 305	0.86 289	0.17 130	0.11 79	0.17 123	0.11 83	1.05 296	0.12 110	0.16 112	0.11 81	0.16 124	0.11 86	0.11 76	0.11 82	0.11 84	0.17 131	0.11 87	0.17 128	0.11 82	0.17 130	0.11 83	0.11 82	0.11 86	0.17 129	0.11 85	0.17 129	0.11 84
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 147	1.16 281	1.02 303	0.16 124	0.13 127	0.16 121	0.13 126	1.16 303	0.13 120	0.15 97	0.13 128	0.15 113	0.13 131	0.13 96	0.13 127	0.13 126	0.16 124	0.13 129	0.16 125	0.13 131	0.16 126	0.13 129	0.13 128	0.13 132	0.16 126	0.13 128	0.16 125	0.13 128

LoS_RVC	0.25 147	0.25 145	0.25 157	0.25 166	0.25 176	0.25 169	0.25 176	0.25 142	0.25 170	0.25 145	0.25 178	0.25 165	0.25 177	0.26 174	0.25 179	0.26 175	0.25 167	0.25 178	0.26 170	0.25 179	0.25 161	0.25 175	0.25 173	0.25 177	0.25 168	0.25 176	0.25 166	0.25 176

tt_ll	0.25 147	0.25 145	0.25 157	0.25 166	0.25 176	0.25 169	0.25 176	0.25 142	0.25 170	0.25 145	0.25 178	0.25 165	0.25 177	0.26 174	0.25 179	0.26 175	0.25 167	0.25 178	0.26 170	0.25 179	0.25 161	0.25 175	0.25 173	0.25 177	0.25 168	0.25 176	0.25 166	0.25 176

CAS	0.25 147	0.25 145	0.25 157	0.25 166	0.26 178	0.26 176	0.26 178	0.25 142	0.25 170	0.25 145	0.25 178	0.25 165	0.25 177	0.25 171	0.25 179	0.25 172	0.26 174	0.25 178	0.26 170	0.26 183	0.25 161	0.25 175	0.25 173	0.26 181	0.25 168	0.26 180	0.25 166	0.25 176

LoS	0.25 147	0.25 145	0.27 165	0.27 175	0.26 178	0.25 169	0.26 178	0.26 147	0.25 170	0.26 152	0.25 178	0.25 165	0.25 177	0.26 174	0.25 179	0.25 172	0.25 167	0.25 178	0.25 166	0.25 179	0.27 170	0.25 175	0.26 177	0.26 181	0.26 173	0.25 176	0.25 166	0.25 176
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GeoAtt-L-single (ZS)	0.26 152	0.31 161	0.25 157	0.31 182	0.22 167	0.30 180	0.20 163	0.34 168	0.22 162	0.32 157	0.23 170	0.30 180	0.21 167	0.24 170	0.22 170	0.21 161	0.30 180	0.22 169	0.29 177	0.21 168	0.31 176	0.21 167	0.21 162	0.22 169	0.33 182	0.23 171	0.32 180	0.25 176

castereo++	0.26 152	1.28 302	1.07 313	0.15 112	0.13 127	0.15 105	0.14 130	1.22 310	0.13 120	0.16 112	0.17 142	0.16 124	0.14 135	0.14 107	0.15 140	0.14 133	0.15 111	0.14 136	0.16 125	0.14 135	0.16 126	0.14 134	0.14 132	0.14 135	0.16 126	0.14 131	0.16 125	0.15 138

small-0shot	0.27 154	0.27 152	0.26 162	0.26 172	0.27 183	0.27 177	0.27 182	0.26 147	0.26 177	0.27 153	0.27 186	0.26 174	0.26 183	0.26 174	0.26 184	0.27 184	0.27 176	0.26 182	0.27 174	0.27 187	0.26 169	0.27 182	0.26 177	0.26 181	0.27 175	0.27 183	0.27 175	0.26 182

model_zeroshot	0.27 154	0.30 159	0.19 135	0.36 196	0.23 173	0.25 169	0.27 182	0.33 161	0.21 157	0.35 163	0.22 167	0.25 165	0.27 186	0.26 174	0.23 173	0.26 175	0.35 188	0.22 169	0.36 190	0.23 175	0.25 161	0.27 182	0.27 181	0.23 173	0.36 191	0.22 168	0.25 166	0.27 186

DCVSM-stereo	0.27 154	0.38 174	0.22 145	0.38 202	0.22 167	0.38 204	0.22 169	0.29 154	0.22 162	0.29 155	0.22 167	0.29 178	0.22 170	0.22 161	0.21 166	0.21 161	0.38 200	0.22 169	0.38 199	0.22 170	0.38 193	0.22 168	0.21 162	0.25 177	0.38 198	0.21 165	0.38 196	0.21 166

DLNR_Zeroshot_test	0.27 154	0.30 159	0.23 151	0.30 180	0.22 167	0.31 182	0.24 174	0.29 154	0.23 166	0.38 175	0.23 170	0.29 178	0.23 174	0.22 161	0.23 173	0.23 167	0.30 180	0.34 220	0.29 177	0.23 175	0.29 174	0.29 206	0.22 166	0.23 173	0.30 179	0.23 171	0.30 178	0.23 173

HGLStereo	0.27 154	0.25 145	0.21 144	0.35 191	0.21 166	0.35 189	0.21 167	0.34 168	0.21 157	0.39 180	0.21 164	0.34 185	0.21 167	0.22 161	0.21 166	0.21 161	0.35 188	0.22 169	0.35 186	0.22 170	0.35 183	0.22 168	0.21 162	0.21 166	0.35 188	0.21 165	0.35 187	0.21 166

Cross2Single-S	0.28 159	0.37 172	0.26 162	0.35 191	0.23 173	0.35 189	0.23 171	0.37 178	0.23 166	0.35 163	0.23 170	0.35 188	0.23 174	0.25 171	0.23 173	0.23 167	0.35 188	0.23 175	0.35 186	0.23 175	0.35 183	0.23 173	0.23 170	0.23 173	0.35 188	0.23 171	0.35 187	0.23 173

iResNet_ROB	0.28 159	0.32 164	0.24 156	0.33 185	0.26 178	0.32 184	0.24 174	0.33 161	0.25 170	0.33 158	0.24 176	0.35 188	0.24 176	0.23 166	0.24 178	0.25 172	0.32 183	0.24 177	0.36 190	0.24 178	0.32 177	0.28 190	0.24 172	0.24 176	0.32 181	0.24 175	0.33 181	0.24 175

IGEV-FE	0.29 161	2.85 359	0.36 190	0.20 140	0.17 148	0.19 135	0.17 147	0.37 178	0.17 138	0.19 122	0.17 142	0.19 137	0.17 147	0.17 134	0.17 147	0.17 144	0.19 140	0.17 147	0.19 136	0.17 148	0.19 136	0.17 149	0.17 141	0.17 144	0.19 136	0.17 146	0.19 134	0.17 148

IMH-64-1	0.29 161	0.23 133	0.23 151	0.23 156	0.22 167	0.22 148	0.23 171	0.22 128	0.22 162	2.02 342	0.23 170	0.23 153	0.22 170	0.23 166	0.23 173	0.23 167	0.23 154	0.22 169	0.23 153	0.22 170	0.22 147	0.22 168	0.22 166	0.22 169	0.22 148	0.22 168	0.22 146	0.22 169

IMH-64	0.29 161	0.23 133	0.23 151	0.23 156	0.22 167	0.22 148	0.23 171	0.22 128	0.22 162	2.02 342	0.23 170	0.23 153	0.22 170	0.23 166	0.23 173	0.23 167	0.23 154	0.22 169	0.23 153	0.22 170	0.22 147	0.22 168	0.22 166	0.22 169	0.22 148	0.22 168	0.22 146	0.22 169

UPFNet	0.29 161	0.24 141	0.16 100	0.24 161	0.16 144	0.24 161	0.16 144	0.23 137	0.16 132	1.19 294	0.16 140	0.23 153	0.16 143	0.17 134	0.16 143	0.89 314	0.24 159	0.16 143	0.24 159	0.18 158	1.20 329	0.16 144	0.17 141	0.16 143	0.24 160	0.16 144	0.24 157	0.16 141

WAO-6	0.30 165	0.22 128	0.23 151	0.22 148	0.23 173	0.23 157	0.22 169	0.22 128	0.23 166	2.21 353	0.22 167	0.22 147	0.22 170	0.22 161	0.22 170	0.23 167	0.22 149	0.23 175	0.22 145	0.22 170	0.22 147	0.22 168	0.22 166	0.22 169	0.23 154	0.23 171	0.22 146	0.22 169

anonymity	0.30 165	0.34 166	0.27 165	0.33 185	0.27 183	0.33 185	0.28 190	0.33 161	0.28 186	0.33 158	0.28 191	0.33 183	0.28 189	0.28 188	0.28 193	0.28 187	0.34 185	0.28 188	0.34 184	0.28 190	0.34 179	0.27 182	0.27 181	0.27 186	0.34 185	0.28 187	0.34 185	0.28 190

iRaft-Stereo_20w	0.30 165	0.46 200	0.27 165	0.34 187	0.26 178	0.35 189	0.28 190	0.34 168	0.26 177	0.34 161	0.26 182	0.34 185	0.26 183	0.26 174	0.26 184	0.26 175	0.34 185	0.26 182	0.34 184	0.26 183	0.34 179	0.26 181	0.26 177	0.26 181	0.34 185	0.26 180	0.34 185	0.26 182

MMNet	0.30 165	0.24 141	0.17 111	0.24 161	0.17 148	0.24 161	0.17 147	0.23 137	0.18 149	1.21 297	0.17 142	0.23 153	0.17 147	0.17 134	0.17 147	0.89 314	0.24 159	0.17 147	0.24 159	0.17 148	1.22 331	0.16 144	0.17 141	0.17 144	0.24 160	0.17 146	0.24 157	0.17 148

delet	0.30 165	0.24 141	0.17 111	0.24 161	0.17 148	0.24 161	0.17 147	0.23 137	0.16 132	1.21 297	0.17 142	0.24 160	0.17 147	0.17 134	0.17 147	0.91 318	0.24 159	0.17 147	0.24 159	0.17 148	1.23 333	0.17 149	0.17 141	0.17 144	0.24 160	0.17 146	0.24 157	0.17 148

psm_up	0.30 165	0.24 141	0.17 111	0.25 166	0.17 148	0.24 161	0.17 147	0.24 141	0.17 138	1.20 296	0.17 142	0.23 153	0.17 147	0.17 134	0.18 155	0.90 317	0.24 159	0.17 147	0.25 166	0.17 148	1.24 336	0.17 149	0.17 141	0.17 144	0.24 160	0.17 146	0.24 157	0.17 148

MLCV	0.30 165	0.33 165	0.28 168	0.34 187	0.28 188	0.33 185	0.28 190	0.33 161	0.29 194	0.33 158	0.27 186	0.33 183	0.28 189	0.26 174	0.29 204	0.28 187	0.33 184	0.28 188	0.33 181	0.28 190	0.33 178	0.27 182	0.28 187	0.28 191	0.33 182	0.28 187	0.33 181	0.28 190

DN-CSS_ROB	0.30 165	0.34 166	0.29 173	0.34 187	0.27 183	0.34 187	0.28 190	0.33 161	0.27 180	0.34 161	0.27 186	0.34 185	0.28 189	0.29 193	0.27 188	0.26 175	0.35 188	0.29 201	0.33 181	0.28 190	0.34 179	0.28 190	0.28 187	0.27 186	0.34 185	0.28 187	0.33 181	0.28 190

SCION-MonSter(vits)	0.31 173	0.76 251	0.22 145	0.19 137	0.15 139	0.19 135	0.15 138	0.41 195	0.27 180	0.38 175	0.27 186	0.38 202	0.27 186	0.27 182	0.27 188	0.27 184	0.40 217	0.27 186	0.39 211	0.27 187	0.39 204	0.27 182	0.27 181	0.27 186	0.39 209	0.27 183	0.39 208	0.27 186

UNDER WATER-64	0.31 173	0.25 145	0.25 157	0.26 172	0.26 178	0.25 169	0.26 178	0.25 142	0.26 177	1.69 326	0.26 182	0.25 165	0.25 177	0.25 171	0.26 184	0.26 175	0.25 167	0.26 182	0.26 170	0.26 183	0.25 161	0.25 175	0.25 173	0.25 177	0.26 173	0.26 180	0.25 166	0.26 182

LG-Stereo_L2	0.32 175	0.45 196	0.36 190	0.37 198	0.27 183	0.37 199	0.27 182	0.43 201	0.27 180	0.36 170	0.31 213	0.36 195	0.27 186	0.27 182	0.27 188	0.30 205	0.37 197	0.27 186	0.37 194	0.27 187	0.37 190	0.27 182	0.27 181	0.27 186	0.37 195	0.27 183	0.37 194	0.27 186

CASnet	0.32 175	0.53 216	0.34 187	0.27 175	0.31 214	0.34 187	0.29 207	0.31 159	0.32 206	0.25 145	0.31 213	0.27 175	0.40 244	0.45 244	0.27 188	0.30 205	0.26 174	0.40 243	0.28 176	0.37 233	0.28 172	0.39 241	0.29 198	0.40 246	0.29 178	0.28 187	0.24 157	0.30 212
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 175	0.45 196	0.29 173	0.36 196	0.29 202	0.36 195	0.29 207	0.36 176	0.29 194	0.35 163	0.29 201	0.35 188	0.28 189	0.27 182	0.28 193	0.28 187	0.35 188	0.28 188	0.35 186	0.28 190	0.35 183	0.28 190	0.29 198	0.29 205	0.36 191	0.29 206	0.36 191	0.29 205

TS12	0.33 178	0.16 89	1.86 363	0.16 124	0.14 133	0.15 105	0.14 130	1.78 336	0.21 157	0.15 97	0.14 131	0.15 113	0.16 143	1.83 367	0.18 155	0.20 157	0.14 96	0.11 87	0.12 74	0.11 82	0.15 110	0.14 134	0.12 114	0.09 60	0.15 108	0.10 61	0.10 57	0.13 128

RSM	0.33 178	0.36 170	0.31 182	0.39 216	0.32 218	0.36 195	0.30 214	0.35 172	0.38 227	0.35 163	0.31 213	0.35 188	0.30 209	0.30 199	0.31 214	0.30 205	0.36 194	0.31 212	0.36 190	0.30 211	0.36 188	0.31 213	0.31 211	0.31 213	0.36 191	0.31 214	0.36 191	0.31 216

SQANet	0.33 178	0.28 156	0.28 168	0.28 179	0.28 188	0.29 179	0.28 190	0.28 151	0.28 186	1.59 321	0.28 191	0.28 177	0.28 189	0.28 188	0.28 193	0.28 187	0.28 178	0.28 188	0.29 177	0.28 190	0.28 172	0.28 190	0.28 187	0.28 191	0.28 177	0.28 187	0.28 176	0.28 190

DGSMNet	0.33 178	0.42 191	0.28 168	0.40 217	0.28 188	0.40 216	0.28 190	0.40 193	0.28 186	0.40 188	0.28 191	0.39 208	0.28 189	0.27 182	0.28 193	0.28 187	0.40 217	0.28 188	0.42 228	0.29 203	0.41 212	0.31 213	0.29 198	0.28 191	0.41 217	0.28 187	0.42 227	0.29 205

gcap_with_dpt	0.34 182	0.42 191	0.29 173	0.42 228	0.29 202	0.42 229	0.29 207	0.39 189	0.29 194	0.39 180	0.29 201	0.39 208	0.29 201	0.29 193	0.29 204	0.28 187	0.42 226	0.29 201	0.42 228	0.29 203	0.42 223	0.28 190	0.28 187	0.28 191	0.41 217	0.28 187	0.41 215	0.28 190

castereo	0.34 182	1.59 313	1.39 336	0.17 130	0.15 139	0.18 127	0.26 178	1.74 335	0.17 138	0.19 122	0.18 157	0.18 133	0.20 162	0.20 153	0.22 170	0.21 161	0.18 135	0.17 147	0.19 136	0.16 144	0.18 132	0.20 164	0.17 141	0.21 166	0.19 136	0.17 146	0.19 134	0.16 141

GCAP-BAT	0.34 182	0.42 191	0.29 173	0.42 228	0.29 202	0.42 229	0.29 207	0.39 189	0.29 194	0.39 180	0.29 201	0.39 208	0.29 201	0.29 193	0.29 204	0.28 187	0.42 226	0.29 201	0.42 228	0.29 203	0.42 223	0.28 190	0.28 187	0.28 191	0.41 217	0.28 187	0.41 215	0.28 190

RAFT-Test	0.34 182	0.45 196	0.30 179	0.38 202	0.32 218	0.40 216	0.32 220	0.39 189	0.32 206	0.39 180	0.30 209	0.37 197	0.29 201	0.30 199	0.30 210	0.29 200	0.38 200	0.30 208	0.38 199	0.29 203	0.38 193	0.29 206	0.29 198	0.30 211	0.38 198	0.30 211	0.38 196	0.30 212

RAFT + AFF	0.34 182	0.29 157	0.32 185	0.31 182	0.30 210	0.39 213	0.32 220	0.39 189	0.30 198	0.39 180	0.32 216	0.39 208	0.32 214	0.35 212	0.36 226	0.32 214	0.38 200	0.31 212	0.38 199	0.31 216	0.38 193	0.28 190	0.37 231	0.34 222	0.38 198	0.30 211	0.38 196	0.28 190

test_c	0.35 187	1.71 320	1.73 354	0.11 70	0.13 127	0.13 76	0.08 55	1.69 331	0.15 129	0.13 65	0.09 59	0.09 55	0.09 59	1.70 363	0.12 116	0.08 57	0.16 124	0.10 61	0.12 74	0.10 63	0.14 95	0.06 50	0.10 60	0.08 57	0.12 75	0.11 85	0.13 78	0.12 115

ETE_ROB	0.35 187	0.35 169	0.35 188	0.35 191	0.35 226	0.35 189	0.35 223	0.35 172	0.35 218	0.35 163	0.35 224	0.35 188	0.35 223	0.35 212	0.35 222	0.35 222	0.35 188	0.35 224	0.35 186	0.35 226	0.35 183	0.35 222	0.35 222	0.35 226	0.35 188	0.35 223	0.35 187	0.35 225

VIP-Stereo	0.36 189	2.00 331	1.11 317	0.26 172	0.16 144	0.24 161	0.15 138	2.00 351	0.23 166	0.24 139	0.15 136	0.23 153	0.16 143	0.16 121	0.16 143	0.15 140	0.24 159	0.15 141	0.24 159	0.16 144	0.24 157	0.15 140	0.15 135	0.20 162	0.24 160	0.15 139	0.24 157	0.15 138

GREAT-IGEV	0.36 189	0.46 200	0.33 186	0.43 231	0.30 210	0.43 235	0.30 214	0.45 204	0.30 198	0.42 200	0.30 209	0.43 230	0.30 209	0.30 199	0.30 210	0.30 205	0.43 232	0.30 208	0.43 232	0.30 211	0.43 226	0.30 210	0.30 208	0.30 211	0.43 231	0.30 211	0.43 229	0.30 212
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
EKT-Stereo	0.36 189	0.50 213	0.30 179	0.40 217	0.29 202	0.40 216	0.29 207	0.35 172	0.30 198	0.47 212	0.30 209	0.35 188	0.32 214	0.29 193	0.34 220	0.33 218	0.59 266	0.31 212	0.39 211	0.29 203	0.37 190	0.38 232	0.29 198	0.31 213	0.58 270	0.28 187	0.51 255	0.29 205

GEStereo_RVC	0.36 189	0.23 133	0.18 130	0.23 156	0.18 158	0.23 157	0.19 161	0.22 128	0.19 151	0.24 139	0.20 161	0.24 160	0.18 160	0.18 147	0.18 155	0.21 161	0.25 167	0.18 160	0.22 145	0.18 158	0.23 154	0.18 160	0.19 158	0.20 162	0.23 154	0.20 161	4.43 399	0.19 160

DMCA	0.36 189	0.38 174	0.37 192	0.35 191	0.35 226	0.35 189	0.36 229	0.35 172	0.36 223	0.36 170	0.37 234	0.36 195	0.36 228	0.36 217	0.35 222	0.37 227	0.36 194	0.36 226	0.36 190	0.36 230	0.36 188	0.35 222	0.36 227	0.36 229	0.37 195	0.36 227	0.36 191	0.36 230

NBS	0.37 194	0.38 174	0.38 194	0.38 202	0.39 241	0.37 199	0.36 229	0.37 178	0.37 225	0.37 172	0.35 224	0.37 197	0.39 242	0.37 219	0.38 231	0.39 238	0.38 200	0.36 226	0.37 194	0.36 230	0.38 193	0.37 228	0.39 241	0.37 235	0.38 198	0.35 223	0.38 196	0.39 242

LACA_dic	0.37 194	1.72 321	1.69 351	0.13 79	0.12 119	0.15 105	0.12 119	1.69 331	0.16 132	0.17 116	0.19 160	0.13 77	0.12 122	1.70 363	0.13 127	0.13 126	0.16 124	0.12 123	0.14 95	0.14 135	0.13 78	0.12 121	0.12 114	0.12 117	0.14 96	0.12 118	0.13 78	0.12 115

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 194	0.64 235	0.59 253	0.38 202	0.31 214	0.38 204	0.31 217	0.65 244	0.32 206	0.38 175	0.32 216	0.38 202	0.32 214	0.32 203	0.32 216	0.32 214	0.38 200	0.32 216	0.39 211	0.32 217	0.39 204	0.32 216	0.32 212	0.32 215	0.39 209	0.32 216	0.39 208	0.32 218

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 194	0.65 237	0.60 255	0.38 202	0.31 214	0.38 204	0.31 217	0.65 244	0.32 206	0.37 172	0.32 216	0.37 197	0.32 214	0.32 203	0.32 216	0.32 214	0.38 200	0.32 216	0.38 199	0.32 217	0.38 193	0.32 216	0.32 212	0.32 215	0.38 198	0.32 216	0.38 196	0.32 218

DDF-Stereo	0.37 194	0.57 226	0.50 233	0.40 217	0.32 218	0.40 216	0.32 220	0.53 228	0.32 206	0.39 180	0.32 216	0.39 208	0.32 214	0.32 203	0.32 216	0.32 214	0.40 217	0.32 216	0.40 214	0.32 217	0.40 211	0.32 216	0.32 212	0.32 215	0.40 212	0.32 216	0.40 211	0.32 218

XPNet_ROB	0.37 194	0.37 172	0.37 192	0.37 198	0.37 232	0.37 199	0.37 235	0.37 178	0.37 225	0.37 172	0.37 234	0.37 197	0.37 230	0.37 219	0.37 229	0.37 227	0.37 197	0.37 232	0.37 194	0.37 233	0.37 190	0.37 228	0.37 231	0.37 235	0.37 195	0.37 233	0.37 194	0.37 233

GIP-stereo	0.38 200	0.56 223	0.40 199	0.45 239	0.33 221	0.44 237	0.35 223	0.49 218	0.33 212	0.43 203	0.32 216	0.42 226	0.31 211	0.33 207	0.33 219	0.34 219	0.40 217	0.32 216	0.40 214	0.32 217	0.43 226	0.38 232	0.33 217	0.32 215	0.43 231	0.32 216	0.42 227	0.34 224

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 200	1.06 274	0.54 242	0.59 272	0.27 183	0.46 239	0.27 182	0.46 205	0.27 180	0.46 209	0.27 186	0.46 234	0.26 183	0.27 182	0.27 188	0.26 175	0.46 236	0.26 182	0.45 235	0.30 211	0.46 230	0.27 182	0.27 181	0.27 186	0.46 235	0.27 183	0.45 232	0.26 182

CES	0.38 200	0.34 166	0.44 211	0.43 231	0.33 221	0.37 199	0.44 256	0.37 178	0.38 227	0.45 206	0.35 224	0.35 188	0.41 245	0.45 244	0.36 226	0.36 224	0.36 194	0.45 256	0.43 232	0.35 226	0.34 179	0.46 255	0.36 227	0.36 229	0.42 230	0.34 222	0.35 187	0.38 236

PML	0.39 203	0.56 223	0.29 173	0.55 266	0.28 188	0.56 267	0.28 190	0.51 225	0.28 186	0.50 218	0.28 191	0.51 255	0.28 189	0.29 193	0.28 193	0.29 200	0.56 264	0.29 201	0.57 270	0.28 190	0.56 262	0.28 190	0.28 187	0.29 205	0.56 267	0.28 187	0.56 264	0.28 190

CR-RVC	0.40 204	1.89 326	1.85 359	0.15 112	0.13 127	0.17 123	0.14 130	1.84 337	0.14 126	0.20 125	0.14 131	0.13 77	0.13 131	1.86 372	0.14 134	0.14 133	0.13 77	0.13 129	0.13 76	0.13 131	0.13 78	0.14 134	0.13 128	0.19 160	0.18 132	0.13 128	0.13 78	0.21 166

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 204	2.14 341	1.91 367	0.20 140	0.18 158	0.19 135	0.17 147	2.23 354	0.19 151	0.24 139	0.21 164	0.19 137	0.21 167	0.20 153	0.18 155	0.20 157	0.20 141	0.18 160	0.20 139	0.19 163	0.19 136	0.17 149	0.18 155	0.17 144	0.20 140	0.20 161	0.21 143	0.19 160

CR-Stereo	0.41 206	1.91 329	1.92 368	0.17 130	0.14 133	0.17 123	0.13 126	1.89 340	0.19 151	0.19 122	0.14 131	0.13 77	0.13 131	1.85 370	0.13 127	0.14 133	0.16 124	0.13 129	0.14 95	0.14 135	0.13 78	0.16 144	0.15 135	0.13 132	0.15 108	0.14 131	0.18 131	0.13 128

quiztm	0.41 206	0.45 196	0.40 199	0.44 234	0.39 241	0.45 238	0.39 245	0.44 203	0.40 236	0.45 206	0.39 245	0.45 233	0.39 242	0.39 231	0.40 245	0.39 238	0.45 235	0.40 243	0.45 235	0.39 244	0.44 228	0.39 241	0.39 241	0.39 244	0.44 233	0.39 243	0.44 231	0.39 242

GASTEREO	0.41 206	0.54 217	0.44 211	0.48 250	0.35 226	0.48 251	0.35 223	0.53 228	0.35 218	0.46 209	0.35 224	0.46 234	0.35 223	0.35 212	0.35 222	0.35 222	0.47 240	0.35 224	0.47 241	0.35 226	0.47 234	0.38 232	0.35 222	0.35 226	0.48 246	0.35 223	0.47 237	0.35 225

GwcNet-ADL	0.41 206	0.41 181	0.41 202	0.41 224	0.41 245	0.41 220	0.41 247	0.41 195	0.41 240	0.41 189	0.41 248	0.41 221	0.41 245	0.41 233	0.41 248	0.41 241	0.41 221	0.41 246	0.41 219	0.41 247	0.41 212	0.41 246	0.41 245	0.41 247	0.41 217	0.41 246	0.41 215	0.41 247

PSMNet-ADL	0.41 206	0.41 181	0.41 202	0.41 224	0.41 245	0.41 220	0.41 247	0.41 195	0.41 240	0.41 189	0.41 248	0.41 221	0.41 245	0.41 233	0.41 248	0.41 241	0.41 221	0.41 246	0.41 219	0.41 247	0.41 212	0.41 246	0.41 245	0.41 247	0.41 217	0.41 246	0.41 215	0.41 247

GANet-ADL	0.41 206	0.41 181	0.41 202	0.41 224	0.41 245	0.41 220	0.41 247	0.41 195	0.41 240	0.41 189	0.41 248	0.41 221	0.41 245	0.41 233	0.41 248	0.41 241	0.41 221	0.41 246	0.41 219	0.41 247	0.41 212	0.41 246	0.41 245	0.41 247	0.41 217	0.41 246	0.41 215	0.41 247

ADLNet	0.41 206	0.41 181	0.41 202	0.41 224	0.41 245	0.41 220	0.41 247	0.41 195	0.41 240	0.41 189	0.41 248	0.41 221	0.41 245	0.41 233	0.41 248	0.41 241	0.41 221	0.41 246	0.41 219	0.41 247	0.41 212	0.41 246	0.41 245	0.41 247	0.41 217	0.41 246	0.41 215	0.41 247

GEAStereo	0.42 213	0.55 219	0.44 211	0.48 250	0.35 226	0.48 251	0.35 223	0.54 230	0.35 218	0.47 212	0.36 228	0.47 239	0.41 245	0.38 222	0.38 231	0.38 230	0.51 255	0.36 226	0.51 259	0.38 237	0.48 241	0.35 222	0.35 222	0.36 229	0.52 258	0.37 233	0.48 243	0.36 230

GSStereo	0.42 213	0.56 223	0.44 211	0.48 250	0.36 231	0.48 251	0.36 229	0.54 230	0.36 223	0.47 212	0.36 228	0.47 239	0.36 228	0.36 217	0.35 222	0.36 224	0.48 245	0.36 226	0.48 248	0.36 230	0.48 241	0.36 227	0.36 227	0.36 229	0.48 246	0.36 227	0.48 243	0.35 225

gasm-f	0.42 213	0.55 219	0.44 211	0.48 250	0.35 226	0.48 251	0.35 223	0.54 230	0.35 218	0.47 212	0.36 228	0.47 239	0.41 245	0.38 222	0.38 231	0.38 230	0.51 255	0.36 226	0.51 259	0.38 237	0.48 241	0.35 222	0.35 222	0.36 229	0.52 258	0.37 233	0.48 243	0.36 230

DEFOM-Stereo	0.43 216	1.60 315	1.47 341	0.30 180	0.28 188	0.31 182	0.28 190	1.65 330	0.25 170	0.29 155	0.26 182	0.30 180	0.29 201	0.27 182	0.26 184	0.26 175	0.30 180	0.29 201	0.30 180	0.26 183	0.29 174	0.29 206	0.27 181	0.26 181	0.30 179	0.29 206	0.30 178	0.29 205

GES	0.43 216	0.41 181	0.31 182	0.35 191	0.30 210	0.47 245	0.28 190	0.33 161	0.28 186	0.35 163	0.29 201	2.95 380	0.38 233	0.35 212	0.30 210	0.34 219	0.34 185	0.30 208	0.33 181	0.30 211	0.35 183	0.30 210	0.33 217	0.33 220	0.33 182	0.31 214	0.33 181	0.29 205

MSCF	0.44 218	0.60 232	0.47 219	0.50 258	0.40 243	0.50 258	0.38 238	0.57 238	0.38 227	0.48 216	0.38 237	0.48 247	0.38 233	0.38 222	0.38 231	0.38 230	0.49 250	0.38 235	0.49 252	0.39 244	0.50 249	0.38 232	0.38 235	0.38 237	0.49 251	0.38 237	0.49 251	0.38 236

LG-Stereo_L1	0.44 218	0.58 229	0.49 232	0.51 261	0.38 236	0.51 260	0.38 238	0.56 236	0.38 227	0.50 218	0.38 237	0.50 252	0.38 233	0.38 222	0.38 231	0.38 230	0.52 257	0.38 235	0.52 262	0.38 237	0.51 251	0.38 232	0.38 235	0.38 237	0.52 258	0.38 237	0.51 255	0.40 245

FCDSN-DC	0.44 218	0.31 161	0.35 188	0.34 187	0.28 188	0.35 189	0.30 214	0.32 160	0.25 170	1.32 305	0.24 176	1.00 313	0.32 214	0.35 212	0.34 220	0.30 205	0.72 285	0.37 232	0.48 248	0.32 217	0.53 257	0.49 271	0.23 170	0.29 205	0.50 252	0.42 251	0.61 272	0.71 308
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LG-Stereo_Zeroshot	0.45 221	0.57 226	0.45 217	0.54 263	0.37 232	0.53 264	0.37 235	0.56 236	0.40 236	0.53 224	0.38 237	0.53 259	0.37 230	0.37 219	0.37 229	0.37 227	0.55 260	0.38 235	0.53 264	0.37 233	0.53 257	0.37 228	0.37 231	0.39 244	0.54 263	0.37 233	0.54 261	0.37 233

WAO-7	0.46 222	0.38 174	0.38 194	0.38 202	0.38 236	0.38 204	0.38 238	0.38 183	0.38 227	2.57 370	0.38 237	0.38 202	0.38 233	0.38 222	0.38 231	0.38 230	0.38 200	0.38 235	0.38 199	0.38 237	0.38 193	0.38 232	0.38 235	0.38 237	0.38 198	0.38 237	0.38 196	0.38 236

Venus	0.46 222	0.38 174	0.40 199	0.38 202	0.38 236	0.39 213	0.38 238	0.38 183	0.38 227	2.71 372	0.38 237	0.38 202	0.38 233	0.38 222	0.38 231	0.38 230	0.38 200	0.38 235	0.38 199	0.38 237	0.38 193	0.38 232	0.38 235	0.38 237	0.38 198	0.38 237	0.39 208	0.38 236

HanzoNet	0.47 224	0.39 179	0.38 194	0.38 202	0.38 236	0.38 204	0.38 238	0.40 193	0.38 227	2.63 371	0.38 237	0.38 202	0.38 233	0.38 222	0.38 231	0.39 238	0.38 200	0.38 235	0.38 199	0.42 252	0.38 193	0.39 241	0.39 241	0.38 237	0.38 198	0.38 237	0.38 196	0.39 242

IMH	0.47 224	0.40 180	0.39 198	0.38 202	0.38 236	0.38 204	0.38 238	0.38 183	0.40 236	2.79 374	0.38 237	0.38 202	0.38 233	0.38 222	0.38 231	0.38 230	0.39 213	0.38 235	0.38 199	0.40 246	0.38 193	0.38 232	0.38 235	0.38 237	0.38 198	0.38 237	0.38 196	0.38 236

LL-Strereo2	0.47 224	2.60 355	0.51 238	0.38 202	0.28 188	0.37 199	0.28 190	0.55 234	0.35 218	0.44 205	0.34 223	0.44 232	0.34 221	0.34 208	0.36 226	0.36 224	0.47 240	0.36 226	0.47 241	0.35 226	0.47 234	0.35 222	0.35 222	0.35 226	0.46 235	0.35 223	0.47 237	0.35 225

DN	0.50 227	0.59 231	0.44 211	0.59 272	0.44 254	0.59 271	0.44 256	0.57 238	0.44 248	0.57 228	0.44 255	0.57 265	0.44 254	0.44 242	0.44 256	0.44 249	0.59 266	0.44 255	0.59 271	0.44 256	0.59 266	0.44 254	0.44 253	0.44 255	0.59 272	0.44 255	0.59 267	0.44 254

GMOStereo	0.50 227	0.44 194	2.38 378	0.40 217	0.34 223	0.42 229	0.36 229	1.96 345	0.34 213	0.41 189	0.36 228	0.42 226	0.35 223	0.34 208	0.38 231	0.31 210	0.39 213	0.34 220	0.40 214	0.33 223	0.39 204	0.33 219	0.33 217	0.34 222	0.40 212	0.36 227	0.40 211	0.32 218

error version	0.50 227	0.44 194	2.38 378	0.40 217	0.34 223	0.42 229	0.36 229	1.96 345	0.34 213	0.41 189	0.36 228	0.42 226	0.35 223	0.34 208	0.38 231	0.31 210	0.39 213	0.34 220	0.40 214	0.33 223	0.39 204	0.33 219	0.33 217	0.34 222	0.40 212	0.36 227	0.40 211	0.32 218

SANet	0.50 227	0.50 213	0.50 233	0.50 258	0.50 275	0.50 258	0.50 275	0.50 222	0.50 270	0.50 218	0.50 274	0.50 252	0.50 274	0.50 263	0.50 277	0.50 272	0.50 253	0.50 276	0.50 256	0.50 277	0.50 249	0.50 277	0.50 271	0.50 273	0.50 252	0.50 276	0.50 253	0.50 271

PDISCO_ROB	0.50 227	0.15 82	0.11 66	0.16 124	3.16 392	0.13 76	0.12 119	0.14 65	0.12 110	0.15 97	0.11 81	2.55 378	0.11 86	2.20 377	0.13 127	0.12 116	0.16 124	0.10 61	0.14 95	0.12 122	0.15 110	0.12 121	0.12 114	0.12 117	0.15 108	0.10 61	2.75 380	0.09 59

otaku	0.52 232	0.46 200	0.48 226	0.46 241	0.46 256	0.46 239	0.46 258	0.46 205	0.47 258	1.88 330	0.46 258	0.46 234	0.46 259	0.46 246	0.46 259	0.46 252	0.47 240	0.46 257	0.46 237	0.46 259	0.47 234	0.46 255	0.46 255	0.46 258	0.47 241	0.46 257	0.46 233	0.47 260

HaxPig	0.52 232	0.48 209	0.47 219	0.47 246	0.47 260	0.47 245	0.47 263	0.47 211	0.47 258	1.80 327	0.47 263	0.47 239	0.47 263	0.47 250	0.47 264	0.47 259	0.47 240	0.47 265	0.47 241	0.47 265	0.47 234	0.47 264	0.47 261	0.47 262	0.47 241	0.47 265	0.47 237	0.47 260

UNDER WATER	0.52 232	0.47 206	0.47 219	0.47 246	0.47 260	0.47 245	0.47 263	0.47 211	0.47 258	1.90 331	0.47 263	0.47 239	0.47 263	0.47 250	0.47 264	0.47 259	0.46 236	0.47 265	0.47 241	0.47 265	0.46 230	0.47 264	0.47 261	0.48 267	0.47 241	0.47 265	0.47 237	0.47 260

Dean	0.52 232	0.46 200	0.48 226	0.46 241	0.46 256	0.46 239	0.46 258	0.46 205	0.46 252	1.90 331	0.46 258	0.47 239	0.46 259	0.46 246	0.46 259	0.46 252	0.48 245	0.46 257	0.46 237	0.46 259	0.46 230	0.46 255	0.46 255	0.46 258	0.46 235	0.46 257	0.46 233	0.46 256

Ntro	0.53 236	0.47 206	0.50 233	0.46 241	0.48 266	0.47 245	0.47 263	0.46 205	0.46 252	2.05 344	0.47 263	0.47 239	0.49 272	0.47 250	0.47 264	0.46 252	0.48 245	0.46 257	0.49 252	0.46 259	0.47 234	0.46 255	0.46 255	0.47 262	0.46 235	0.46 257	0.47 237	0.47 260

RainbowNet	0.53 236	0.48 209	0.48 226	0.48 250	0.48 266	0.48 251	0.48 268	0.48 214	0.48 263	1.92 333	0.48 269	0.48 247	0.48 267	0.48 256	0.48 270	0.48 263	0.48 245	0.48 269	0.48 248	0.48 269	0.48 241	0.48 267	0.48 265	0.48 267	0.48 246	0.48 269	0.48 243	0.48 267

LVE	0.53 236	0.47 206	0.48 226	0.47 246	0.47 260	0.47 245	0.47 263	0.48 214	0.47 258	1.96 338	0.47 263	0.47 239	0.47 263	0.47 250	0.47 264	0.47 259	0.47 240	0.47 265	0.47 241	0.47 265	0.47 234	0.47 264	0.47 261	0.47 262	0.47 241	0.47 265	0.47 237	0.47 260

ACVNet_1	0.53 236	0.46 200	0.48 226	0.47 246	0.47 260	0.46 239	0.48 268	0.48 214	0.48 263	2.07 346	0.47 263	0.48 247	0.48 267	0.47 250	0.47 264	0.46 252	0.49 250	0.47 265	0.47 241	0.47 265	0.48 241	0.46 255	0.46 255	0.48 267	0.47 241	0.47 265	0.48 243	0.47 260

ACVNet-4b	0.53 236	0.46 200	0.47 219	0.46 241	0.46 256	0.46 239	0.46 258	0.46 205	0.46 252	2.17 349	0.46 258	0.46 234	0.47 263	0.46 246	0.46 259	0.46 252	0.46 236	0.46 257	0.46 237	0.46 259	0.46 230	0.46 255	0.46 255	0.47 262	0.46 235	0.46 257	0.46 233	0.46 256

AIO-test2	0.54 241	0.65 237	0.55 245	0.60 275	0.50 275	0.60 273	0.49 271	0.65 244	0.48 263	0.60 232	0.49 272	0.59 267	0.50 274	0.50 263	0.49 274	0.49 268	0.60 269	0.50 276	0.60 274	0.49 274	0.60 268	0.49 271	0.50 271	0.51 275	0.60 275	0.48 269	0.60 269	0.50 271

AIO-test1	0.54 241	0.64 235	0.54 242	0.60 275	0.49 271	0.61 275	0.49 271	0.64 243	0.49 268	0.59 230	0.48 269	0.60 269	0.50 274	0.48 256	0.48 270	0.48 263	0.60 269	0.48 269	0.60 274	0.48 269	0.60 268	0.49 271	0.49 268	0.49 271	0.59 272	0.49 273	0.60 269	0.49 268

notaker	0.54 241	0.48 209	0.48 226	0.48 250	0.48 266	0.48 251	0.49 271	0.48 214	0.48 263	1.95 337	0.48 269	0.48 247	0.48 267	0.48 256	0.48 270	0.48 263	0.48 245	0.48 269	0.48 248	0.48 269	0.49 247	0.48 267	0.48 265	0.49 271	0.48 246	0.48 269	0.48 243	0.49 268

FSD	0.55 244	0.55 219	0.42 208	0.54 263	0.42 250	0.55 266	0.43 254	0.54 230	0.42 245	0.59 230	0.42 253	0.54 261	0.44 254	0.43 240	0.42 254	0.42 246	0.55 260	0.42 252	2.46 374	0.44 256	0.55 260	0.43 252	0.42 249	0.44 255	0.55 264	0.43 254	0.55 262	0.53 277

ACVNet_2	0.55 244	0.49 212	0.50 233	0.49 256	0.49 271	0.49 257	0.49 271	0.49 218	0.49 268	2.14 348	0.49 272	0.50 252	0.49 272	0.49 260	0.49 274	0.49 268	0.50 253	0.49 275	0.50 256	0.49 274	0.49 247	0.49 271	0.49 268	0.50 273	0.50 252	0.49 273	0.50 253	0.49 268

CFNet	0.55 244	0.25 145	0.18 130	0.25 166	0.18 158	0.25 169	0.18 160	0.25 142	0.18 149	0.25 145	0.18 157	0.25 165	0.18 160	0.18 147	0.18 155	0.18 153	0.25 167	0.18 160	0.25 166	0.18 158	5.31 411	4.36 411	0.18 155	0.18 158	0.25 168	0.18 158	0.25 166	0.18 159

PSMNet_ROB	0.55 244	0.55 219	0.56 248	0.56 267	0.55 279	0.56 267	0.55 279	0.55 234	0.55 274	0.55 225	0.55 279	0.55 262	0.55 282	0.55 266	0.56 282	0.55 276	0.55 260	0.55 282	0.55 267	0.55 280	0.55 260	0.55 280	0.55 276	0.55 281	0.55 264	0.55 281	0.55 262	0.55 278

PointNet	0.56 248	0.69 241	0.47 219	0.69 284	0.47 260	0.69 281	0.47 263	0.70 253	0.47 258	0.69 238	0.47 263	0.69 279	0.48 267	0.47 250	0.47 264	0.47 259	0.70 280	0.48 269	0.70 282	0.48 269	0.69 278	0.48 267	0.47 261	0.48 267	0.70 283	0.48 269	0.69 278	0.47 260

IER	0.56 248	2.72 358	2.20 372	0.38 202	0.29 202	0.38 204	0.27 182	2.77 370	0.27 180	0.38 175	0.28 191	0.37 197	0.25 177	0.26 174	0.25 179	0.26 175	0.38 200	0.29 201	0.38 199	0.25 179	0.39 204	0.25 175	0.29 198	0.29 205	0.40 212	0.25 176	0.38 196	0.25 176

GeoAtt-L (ZS)	0.57 250	0.73 246	0.50 233	0.70 290	0.48 266	0.70 284	0.46 258	0.74 261	0.46 252	0.69 238	0.46 258	0.69 279	0.46 259	0.48 256	0.46 259	0.48 263	0.71 283	0.46 257	0.70 282	0.46 259	0.70 281	0.46 255	0.48 265	0.47 262	0.70 283	0.46 257	0.70 281	0.46 256

LG-Stereo	0.57 250	0.58 229	0.43 209	0.54 263	0.65 290	0.95 305	0.69 304	0.69 249	0.38 227	0.52 222	0.37 234	0.53 259	0.37 230	0.68 294	0.73 310	0.72 305	0.70 280	0.37 232	0.54 266	0.37 233	0.54 259	0.37 228	0.37 231	0.56 282	0.95 307	0.59 286	0.84 295	0.37 233

CASS	0.58 252	0.89 259	0.55 245	0.56 267	0.55 279	0.60 273	0.57 285	0.57 238	0.56 276	0.55 225	0.56 280	0.56 263	0.50 274	0.63 278	0.56 282	0.56 279	0.62 272	0.62 291	0.59 271	0.56 282	0.56 262	0.48 267	0.60 283	0.56 282	0.57 269	0.60 288	0.57 266	0.59 283
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 253	0.29 157	0.22 145	0.27 175	5.05 414	0.30 180	0.21 167	0.28 151	0.21 157	0.27 153	0.21 164	0.27 175	0.20 162	0.21 158	0.21 166	0.21 161	0.27 176	0.21 168	0.27 174	0.21 168	0.27 170	0.23 173	0.21 162	0.21 166	0.27 175	0.21 165	5.06 407	0.22 169

LMCR-Stereo	0.61 254	0.61 233	0.61 260	0.61 278	0.61 286	0.67 280	0.61 290	0.61 241	0.61 283	0.61 233	0.61 287	0.61 270	0.61 289	0.61 274	0.61 289	0.61 283	0.61 271	0.61 290	0.61 276	0.61 288	0.61 270	0.61 287	0.61 284	0.61 291	0.61 277	0.61 289	0.61 272	0.61 289

AANet_RVC	0.61 254	0.31 161	5.05 398	0.31 182	0.19 162	0.24 161	0.20 163	5.86 394	0.20 154	0.24 139	0.18 157	0.25 165	0.20 162	0.23 166	0.21 166	0.18 153	0.37 197	0.18 160	0.24 159	0.19 163	0.25 161	0.19 163	0.19 158	0.19 160	0.24 160	0.15 139	0.24 157	0.20 162

iRaftStereo_RVC	0.62 256	1.76 324	2.24 374	0.52 262	0.37 232	0.53 264	0.38 238	2.51 365	0.38 227	0.51 221	0.38 237	0.51 255	0.38 233	0.38 222	0.38 231	0.38 230	0.52 257	0.38 235	0.52 262	0.38 237	0.52 254	0.38 232	0.38 235	0.38 237	0.52 258	0.39 243	0.52 258	0.38 236

DNS	0.64 257	2.00 331	1.58 343	0.59 272	0.42 250	0.59 271	0.42 252	1.99 349	0.42 245	0.57 228	0.42 253	0.57 265	0.42 253	0.42 239	0.42 254	0.42 246	0.59 266	0.42 252	0.59 271	0.42 252	0.59 266	0.42 251	0.42 249	0.42 253	0.59 272	0.42 251	0.59 267	0.42 252

ARAFT	0.64 257	0.74 249	0.62 263	0.70 290	0.56 281	0.72 287	0.55 279	0.72 259	0.54 273	0.73 246	0.56 280	0.72 286	0.56 284	0.56 268	0.62 290	0.63 285	0.73 286	0.53 281	0.73 287	0.54 279	0.72 283	0.65 290	0.62 285	0.56 282	0.72 287	0.54 279	0.72 284	0.57 280

test_1	0.65 259	4.37 375	2.38 378	0.40 217	0.34 223	0.42 229	0.36 229	1.96 345	0.34 213	0.41 189	0.36 228	0.42 226	0.35 223	0.34 208	0.38 231	0.31 210	0.39 213	0.34 220	0.40 214	0.33 223	0.39 204	0.33 219	0.33 217	0.34 222	0.40 212	0.36 227	0.40 211	0.32 218

zero-FE	0.66 260	0.80 253	0.56 248	0.79 295	0.58 283	0.82 292	0.55 279	0.76 263	0.56 276	0.75 248	0.58 284	0.75 290	0.59 287	0.57 269	0.56 282	0.55 276	0.79 290	0.55 282	0.78 293	0.55 280	0.85 292	0.58 282	0.55 276	0.57 286	0.80 293	0.57 283	0.80 289	0.57 280

HH	0.66 260	2.13 336	0.47 219	0.37 198	0.29 202	0.36 195	0.27 182	0.49 218	0.44 248	0.78 249	0.68 299	0.67 275	0.90 319	0.62 275	0.90 318	0.53 274	0.88 298	0.48 269	0.37 194	0.29 203	0.63 273	0.66 293	0.66 289	0.51 275	1.06 324	0.61 289	1.08 322	0.60 285

HanStereo	0.66 260	2.13 336	0.47 219	0.37 198	0.29 202	0.36 195	0.27 182	0.49 218	0.44 248	0.78 249	0.68 299	0.67 275	0.90 319	0.62 275	0.90 318	0.53 274	0.88 298	0.48 269	0.37 194	0.29 203	0.63 273	0.66 293	0.66 289	0.51 275	1.06 324	0.61 289	1.08 322	0.60 285

DSFCA	0.66 260	0.73 246	0.74 274	0.68 283	0.65 290	0.64 277	0.65 295	0.65 244	0.65 285	0.66 236	0.65 290	0.65 272	0.64 290	0.65 281	0.65 293	0.65 287	0.65 274	0.65 294	0.65 278	0.65 291	0.65 276	0.65 290	0.65 288	0.65 294	0.66 279	0.66 293	0.65 275	0.65 291

STTRV1_RVC	0.66 260	1.59 313	0.52 241	0.69 284	0.61 286	0.66 279	0.43 254	0.88 271	0.45 251	0.71 244	0.62 288	0.69 279	0.45 258	0.62 275	0.40 245	0.44 249	0.80 292	0.59 287	0.76 292	0.63 289	0.80 286	0.46 255	0.64 286	0.61 291	0.72 287	0.54 279	0.80 289	0.60 285

4D-IteraStereo	0.67 265	3.40 364	1.05 310	0.71 292	0.83 313	0.47 245	0.27 182	0.47 211	0.27 180	0.35 163	0.26 182	0.68 278	0.84 315	0.41 233	0.54 279	0.89 314	0.74 288	0.88 319	0.73 287	0.87 319	0.42 223	0.27 182	0.28 187	0.28 191	0.36 191	0.28 187	0.68 277	0.90 318

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 265	0.74 249	0.60 255	0.79 295	0.61 286	0.76 288	0.57 285	0.71 257	0.56 276	0.71 244	0.54 278	0.72 286	0.66 293	0.65 281	0.65 293	0.64 286	0.74 288	0.64 293	0.74 289	0.63 289	0.73 284	0.65 290	0.64 286	0.64 293	0.74 289	0.61 289	0.73 285	0.64 290

Occ-G	0.68 267	0.54 217	3.16 387	0.57 271	0.45 255	0.52 263	0.40 246	3.44 377	0.46 252	0.52 222	0.45 257	0.51 255	0.44 254	0.44 242	0.40 245	0.45 251	0.55 260	0.41 246	0.53 264	0.43 254	0.52 254	0.40 244	0.44 253	0.45 257	0.55 264	0.44 255	0.53 260	0.44 254

mm2	0.69 268	0.69 241	0.69 267	0.69 284	0.69 300	0.69 281	0.69 304	0.69 249	0.69 297	0.69 238	0.69 302	0.69 279	0.69 303	0.69 296	0.69 306	0.69 299	0.69 278	0.69 305	0.69 280	0.69 303	0.69 278	0.69 304	0.69 303	0.69 307	0.69 281	0.69 304	0.69 278	0.69 303

mm1	0.69 268	0.69 241	0.69 267	0.69 284	0.69 300	0.69 281	0.69 304	0.69 249	0.69 297	0.69 238	0.69 302	0.69 279	0.69 303	0.69 296	0.69 306	0.69 299	0.69 278	0.69 305	0.69 280	0.69 303	0.69 278	0.69 304	0.69 303	0.69 307	0.69 281	0.69 304	0.69 278	0.69 303

TorneroNet-64	0.69 268	0.65 237	0.30 179	0.27 175	0.47 260	0.28 178	0.35 223	0.34 168	0.80 304	7.93 417	0.29 201	0.30 180	0.31 211	0.81 306	0.28 193	0.27 184	0.29 179	0.28 188	0.85 299	0.83 317	0.62 272	0.28 190	0.30 208	0.28 191	0.52 258	0.29 206	0.29 177	0.27 186

DDUNet	0.69 268	0.84 257	0.59 253	0.84 301	0.59 284	0.87 298	0.57 285	0.84 268	0.59 282	0.82 256	0.58 284	0.85 299	0.57 285	0.59 273	0.59 286	0.57 280	0.87 297	0.59 287	0.85 299	0.59 287	0.85 292	0.59 285	0.59 281	0.59 287	0.87 298	0.59 286	0.84 295	0.59 283

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 272	0.67 240	0.67 266	0.92 303	0.92 317	0.91 300	0.76 311	0.67 248	0.67 293	0.66 236	0.67 295	0.67 275	0.67 299	0.67 289	0.67 300	0.68 298	0.66 275	0.67 299	0.68 279	0.67 298	0.68 277	0.68 301	0.68 300	0.68 305	0.67 280	0.68 302	0.67 276	0.67 297

UDG	0.70 272	0.87 258	0.56 248	0.87 302	0.59 284	0.84 295	0.59 288	0.85 269	0.57 279	0.84 258	0.59 286	0.84 298	0.60 288	0.58 270	0.60 287	0.59 281	0.85 296	0.59 287	0.87 301	0.58 284	0.87 294	0.60 286	0.57 280	0.59 287	0.87 298	0.58 285	0.86 298	0.60 285

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 272	6.91 389	0.46 218	0.46 241	0.46 256	0.46 239	0.46 258	0.46 205	0.46 252	0.46 209	0.46 258	0.46 234	0.46 259	0.46 246	0.46 259	0.46 252	0.46 236	0.46 257	0.46 237	0.46 259	0.47 234	0.46 255	0.46 255	0.46 258	0.46 235	0.46 257	0.46 233	0.46 256

HCRNet	0.71 275	6.06 387	3.15 386	0.50 258	0.22 167	0.21 146	0.15 138	3.04 372	0.34 213	0.43 203	0.33 222	0.43 230	0.33 220	0.15 113	0.14 134	0.14 133	0.21 145	0.17 147	0.47 241	0.20 165	0.21 143	0.16 144	0.32 212	0.33 220	0.50 252	0.33 221	0.49 251	0.28 190

AFF-stereo	0.71 275	0.73 246	0.65 265	0.82 299	0.63 289	0.83 293	0.63 292	0.73 260	0.65 285	0.82 256	0.73 307	0.74 289	0.64 290	0.63 278	0.62 290	0.62 284	0.73 286	0.63 292	0.74 289	0.72 308	0.80 286	0.58 282	0.70 306	0.71 310	0.79 291	0.69 304	0.78 287	0.72 309

DMCA-RVC	0.71 275	0.72 244	0.72 269	0.71 292	0.70 303	0.70 284	0.70 309	0.70 253	0.71 299	0.70 243	0.71 305	0.71 285	0.70 305	0.70 298	0.71 308	0.70 302	0.70 280	0.71 309	0.70 282	0.71 306	0.70 281	0.70 306	0.71 308	0.71 310	0.70 283	0.72 309	0.71 282	0.70 306

PA-Net	0.71 275	0.62 234	0.55 245	0.69 284	0.71 304	0.70 284	0.69 304	0.69 249	0.74 302	0.73 246	0.75 308	0.59 267	0.72 308	0.82 307	0.79 313	0.83 311	0.67 277	0.76 312	0.81 297	0.67 298	0.61 270	0.76 310	0.68 300	0.65 294	0.82 296	0.76 312	0.71 282	0.69 303
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 279	0.57 226	0.57 251	0.56 267	0.92 317	1.07 323	0.63 292	1.03 292	0.82 308	0.49 217	0.77 309	0.69 279	0.54 281	0.58 270	0.54 279	0.86 313	1.06 319	0.72 310	1.06 321	0.79 311	0.58 265	0.87 316	0.59 281	0.46 258	0.76 290	0.46 257	1.05 319	0.97 325

AEACV	0.74 279	0.52 215	3.10 383	0.60 275	0.48 266	0.56 267	0.48 268	3.02 371	0.83 309	0.61 233	0.62 288	0.72 286	0.50 274	0.49 260	0.49 274	0.48 263	0.58 265	0.50 276	0.55 267	0.48 269	0.56 262	0.50 277	0.50 271	0.51 275	0.58 270	0.51 278	0.60 269	0.51 274

MyStereo04	0.76 281	4.78 381	0.62 263	0.63 281	0.54 278	0.65 278	0.56 283	0.61 241	0.58 280	0.61 233	0.56 280	0.63 271	0.57 285	0.63 278	0.60 287	0.60 282	0.64 273	0.56 285	0.63 277	0.58 284	0.63 273	0.62 289	0.55 276	0.60 289	0.63 278	0.57 283	0.64 274	0.58 282

RSM++	0.77 282	0.91 260	0.72 269	0.83 300	0.71 304	0.83 293	0.72 310	0.81 267	0.71 299	0.81 255	0.71 305	0.81 297	0.71 307	0.71 300	0.71 308	0.70 302	0.83 295	0.72 310	0.83 298	0.81 316	0.83 290	0.72 309	0.71 308	0.71 310	0.88 300	0.71 307	0.83 294	0.70 306

test-3	0.78 283	4.38 376	1.80 357	0.62 279	0.49 271	0.62 276	0.50 275	1.86 338	0.64 284	0.69 238	0.52 276	0.66 273	0.38 233	0.58 270	0.57 285	0.46 252	0.66 275	0.46 257	0.50 256	0.44 256	0.48 241	0.58 282	0.54 275	0.60 289	0.70 283	0.46 257	0.48 243	0.50 271

WQFJA1++	0.80 284	1.24 290	0.73 272	0.97 311	0.65 290	0.97 307	0.65 295	0.97 280	0.65 285	0.94 267	0.66 291	0.94 305	0.65 292	0.66 284	0.65 293	0.66 288	0.98 306	0.66 296	0.98 309	0.66 293	0.98 303	0.66 293	0.66 289	0.66 296	0.98 309	0.66 293	0.98 306	0.66 292

NLMM	0.80 284	1.26 296	0.75 278	0.98 313	0.66 293	0.97 307	0.66 297	0.97 280	0.66 288	0.94 267	0.66 291	0.96 312	0.66 293	0.66 284	0.68 304	0.67 293	0.99 308	0.68 304	0.98 309	0.66 293	0.99 304	0.66 293	0.66 289	0.66 296	1.00 315	0.66 293	0.99 307	0.66 292

AdaDepth	0.80 284	0.95 265	1.02 303	0.95 308	0.67 298	0.95 305	0.67 301	0.94 277	0.67 293	0.92 262	0.67 295	0.94 305	0.67 299	0.67 289	0.67 300	0.67 293	0.95 303	0.67 299	0.95 308	0.67 298	0.96 302	0.68 301	0.67 295	0.67 300	0.96 308	0.67 297	0.95 305	0.67 297

CroCo-Stereo	0.80 284	2.51 350	0.41 202	1.27 340	0.41 245	1.27 338	0.41 247	1.27 313	0.41 240	1.27 301	0.41 248	1.27 336	0.41 245	0.41 233	0.41 248	0.41 241	1.28 338	0.41 246	1.27 335	0.41 247	1.27 337	0.41 246	0.42 249	0.41 247	1.27 340	0.41 246	1.27 338	0.41 247
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
NaN_ROB	0.80 284	0.80 253	0.80 284	0.80 297	0.80 310	0.80 290	0.80 314	0.80 265	0.80 304	0.80 253	0.80 312	0.80 295	0.80 311	0.80 304	0.80 314	0.80 309	0.80 292	0.80 315	0.80 295	0.80 314	0.80 286	0.80 312	0.80 314	0.80 314	0.80 293	0.80 314	0.80 289	0.80 313

CSAN	0.80 284	0.80 253	0.80 284	0.80 297	0.80 310	0.80 290	0.80 314	0.80 265	0.80 304	0.80 253	0.80 312	0.80 295	0.80 311	0.80 304	0.80 314	0.80 309	0.80 292	0.80 315	0.80 295	0.80 314	0.80 286	0.80 312	0.80 314	0.80 314	0.80 293	0.80 314	0.80 289	0.80 313

WQFJX1	0.81 290	1.27 298	0.74 274	0.98 313	0.67 298	0.98 309	0.67 301	0.97 280	0.67 293	0.94 267	0.67 295	0.95 308	0.66 293	0.66 284	0.66 296	0.67 293	0.99 308	0.67 299	0.98 309	0.68 302	0.99 304	0.66 293	0.66 289	0.66 296	0.99 310	0.66 293	1.00 309	0.66 292

WQFJX	0.81 290	1.27 298	0.74 274	0.99 315	0.66 293	0.99 311	0.66 297	0.99 286	0.66 288	0.95 272	0.66 291	0.95 308	0.67 299	0.67 289	0.66 296	0.66 288	0.99 308	0.66 296	1.00 313	0.66 293	0.99 304	0.67 299	0.68 300	0.67 300	0.99 310	0.67 297	0.99 307	0.67 297

NLMM1	0.81 290	1.26 296	0.74 274	1.00 317	0.66 293	0.99 311	0.67 301	0.98 283	0.66 288	0.94 267	0.67 295	0.94 305	0.66 293	0.66 284	0.66 296	0.66 288	1.00 312	0.67 299	1.00 313	0.66 293	0.99 304	0.71 307	0.73 311	0.67 300	0.99 310	0.67 297	1.00 309	0.66 292

NLSM3	0.81 290	1.27 298	0.75 278	0.99 315	0.66 293	0.99 311	0.66 297	0.98 283	0.67 293	0.95 272	0.66 291	0.95 308	0.66 293	0.67 289	0.67 300	0.66 288	0.99 308	0.66 296	0.99 312	0.66 293	0.99 304	0.67 299	0.66 289	0.66 296	0.99 310	0.67 297	1.00 309	0.67 297

gcap-zeroshot	0.81 290	1.03 272	0.84 288	0.93 306	0.85 314	0.84 295	0.62 291	1.21 309	0.53 272	0.79 251	0.84 315	0.77 291	0.70 305	0.84 309	0.67 300	0.74 306	1.18 332	0.52 280	0.91 302	0.79 311	0.84 291	0.61 287	0.83 316	0.69 307	0.93 306	0.82 316	0.85 297	0.66 292

WQFJA1	0.82 295	1.52 311	0.76 280	1.01 322	0.66 293	0.98 309	0.66 297	0.98 283	0.66 288	0.95 272	0.68 299	0.95 308	0.66 293	0.68 294	0.66 296	0.66 288	1.00 312	0.67 299	1.00 313	0.67 298	0.99 304	0.68 301	0.67 295	0.68 305	0.99 310	0.67 297	1.00 309	0.67 297

AIO-Stereo	0.82 295	1.06 274	0.73 272	0.97 311	0.74 306	1.06 322	0.60 289	1.04 295	0.90 312	1.00 275	1.01 330	0.78 292	0.85 317	0.74 302	0.62 290	0.67 293	1.12 322	0.55 282	0.70 282	0.65 291	0.93 299	0.66 293	0.67 295	0.67 300	0.82 296	0.74 310	0.92 299	0.83 315

G-Net	0.82 295	1.77 325	0.78 282	0.78 294	0.78 308	0.78 289	0.78 312	0.78 264	0.79 303	0.79 251	0.78 310	0.78 292	0.78 310	0.78 303	0.78 312	0.78 307	0.79 290	0.79 313	0.79 294	0.79 311	0.79 285	0.79 311	0.79 313	0.79 313	0.79 291	0.79 313	0.79 288	0.79 312

ktn	0.84 298	1.15 279	0.54 242	1.16 334	1.26 355	0.51 260	0.53 278	0.51 225	0.66 288	4.54 400	0.51 275	0.52 258	0.52 280	0.66 284	0.51 278	0.51 273	1.37 344	1.17 348	0.49 252	0.51 278	1.23 333	0.51 279	0.67 295	0.51 275	0.51 256	0.68 302	0.51 255	0.51 274

KSHMR	0.85 299	0.72 244	0.51 238	0.49 256	0.49 271	0.51 260	1.07 339	0.50 222	0.48 263	6.04 412	0.52 276	0.66 273	0.98 325	0.49 260	0.77 311	0.49 268	1.17 329	0.51 279	0.49 252	1.06 338	0.51 251	0.49 271	0.49 268	0.51 275	1.04 322	0.49 273	0.81 293	0.72 309

CroCo-Stereo Lap2	0.85 299	2.86 361	0.43 209	1.33 343	0.43 253	1.31 339	0.42 252	1.32 314	0.42 245	1.31 303	0.44 255	1.32 338	0.44 254	0.43 240	0.44 256	0.43 248	1.35 339	0.43 254	1.32 339	0.43 254	1.31 339	0.43 252	0.43 252	0.42 253	1.31 342	0.42 251	1.31 339	0.43 253

MLG-Stereo	0.87 301	1.33 306	0.93 292	0.62 279	1.00 321	1.16 328	0.55 279	0.86 270	0.83 309	1.19 294	0.40 246	1.30 337	0.81 313	0.65 281	0.45 258	1.01 331	1.17 329	0.46 257	1.29 338	0.58 284	1.05 316	0.90 320	0.73 311	0.87 319	0.60 275	1.01 330	1.13 326	0.51 274

DGTPSM_ROB	0.92 302	0.93 264	0.91 290	0.93 306	0.91 316	0.92 301	0.93 321	0.92 274	0.92 313	0.92 262	0.91 317	0.91 301	0.93 322	0.91 310	0.92 322	0.92 321	0.92 301	0.92 320	0.92 303	0.90 320	0.91 295	0.92 321	0.93 320	0.94 326	0.92 304	0.91 319	0.92 299	0.97 325

pmcnn	0.92 302	0.92 261	0.92 291	0.92 303	0.92 317	0.92 301	0.92 318	0.92 274	0.92 313	0.92 262	0.92 319	0.92 304	0.92 321	0.92 313	0.92 322	0.92 321	0.92 301	0.92 320	0.92 303	0.92 324	0.92 297	0.92 321	0.92 319	0.92 324	0.92 304	0.92 320	0.92 299	0.92 322

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 304	0.77 252	0.82 286	1.16 334	0.75 307	0.99 311	0.92 318	0.91 272	0.99 319	0.94 267	0.91 317	1.15 325	0.88 318	0.92 313	1.00 327	0.67 293	0.98 306	1.00 328	0.75 291	0.91 321	1.18 326	0.87 316	0.89 318	0.90 320	1.08 327	1.07 337	0.74 286	0.89 317

HSM-Net_RVC	0.93 304	1.09 277	0.79 283	1.10 327	0.78 308	1.09 324	0.79 313	1.16 303	0.80 304	1.14 286	0.79 311	1.17 328	0.77 309	0.73 301	0.83 316	0.78 307	1.19 333	0.79 313	1.18 330	0.72 308	1.19 328	0.80 312	0.72 310	0.80 314	1.18 335	0.74 310	1.14 327	0.73 311
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 304	8.54 402	0.41 202	0.56 267	0.37 232	0.56 267	0.37 235	0.50 222	0.40 236	0.56 227	5.24 415	0.56 263	0.34 221	0.40 232	0.41 248	0.34 219	0.53 259	0.40 243	0.56 269	0.38 237	0.52 254	0.40 244	0.40 244	0.41 247	0.56 267	0.40 245	0.56 264	0.40 245

DPSimNet_ROB	0.93 304	1.04 273	0.83 287	1.05 325	0.82 312	1.04 320	0.83 317	1.03 292	0.89 311	1.03 281	0.84 315	1.03 319	0.84 315	0.83 308	0.84 317	0.83 311	1.14 324	0.84 317	1.12 326	0.84 318	1.04 315	0.88 318	0.83 316	0.84 318	1.07 326	0.83 317	1.15 328	0.88 316

DPSM_ROB	0.93 304	0.92 261	0.94 293	0.96 309	1.02 327	0.92 301	0.98 323	0.95 278	0.92 313	0.92 262	0.92 319	0.91 301	0.97 323	0.92 313	0.91 320	0.91 318	0.96 304	0.94 323	0.93 306	0.91 321	0.93 299	0.92 321	0.93 320	0.91 322	0.91 302	0.99 323	0.92 299	0.91 319

DPSM	0.93 304	0.92 261	0.94 293	0.96 309	1.02 327	0.92 301	0.98 323	0.95 278	0.92 313	0.92 262	0.92 319	0.91 301	0.97 323	0.92 313	0.91 320	0.91 318	0.96 304	0.94 323	0.93 306	0.91 321	0.93 299	0.92 321	0.93 320	0.91 322	0.91 302	0.99 323	0.92 299	0.91 319

LGCAT	1.00 310	1.00 266	1.00 297	1.00 317	1.00 321	1.00 315	1.00 328	1.00 287	1.00 320	1.00 275	1.00 326	1.00 313	1.00 327	1.00 321	1.00 327	1.00 325	1.00 312	1.00 328	1.00 313	1.00 328	1.00 310	1.00 327	1.00 326	1.00 330	1.00 315	1.00 326	1.00 309	1.00 327

GANet	1.00 310	1.00 266	1.00 297	1.00 317	1.00 321	1.00 315	1.00 328	1.00 287	1.00 320	1.00 275	1.00 326	1.00 313	1.00 327	1.00 321	1.00 327	1.00 325	1.00 312	1.00 328	1.00 313	1.00 328	1.00 310	1.00 327	1.00 326	1.00 330	1.00 315	1.00 326	1.00 309	1.00 327

TDLM	1.00 310	1.00 266	1.00 297	1.00 317	1.00 321	1.00 315	1.00 328	1.00 287	1.00 320	1.00 275	1.00 326	1.00 313	1.00 327	1.00 321	1.00 327	1.00 325	1.00 312	1.00 328	1.00 313	1.00 328	1.00 310	1.00 327	1.00 326	1.00 330	1.00 315	1.00 326	1.00 309	1.00 327

CVANet_RVC	1.00 310	1.00 266	1.00 297	1.00 317	1.00 321	1.00 315	1.00 328	1.00 287	1.00 320	1.00 275	1.00 326	1.00 313	1.00 327	1.00 321	1.00 327	1.00 325	1.00 312	1.00 328	1.00 313	1.00 328	1.00 310	1.00 327	1.00 326	1.00 330	1.00 315	1.00 326	1.00 309	1.00 327

ccs_rob	1.00 310	10.06 410	0.31 182	0.44 234	0.31 214	0.43 235	0.31 217	0.43 201	0.32 206	0.45 206	0.32 216	1.20 332	0.31 211	7.02 416	0.31 214	0.31 210	0.44 234	0.31 212	0.44 234	0.32 217	0.44 228	0.31 213	0.32 212	0.32 215	0.44 233	0.32 216	0.43 229	0.31 216

trnet	1.01 315	1.01 270	1.01 302	1.01 322	1.01 326	1.01 319	1.01 332	1.01 291	1.01 324	1.01 280	1.01 330	1.01 318	1.01 334	1.01 325	1.01 333	1.01 331	1.01 318	1.01 333	1.01 320	1.01 332	1.01 314	1.01 331	1.01 331	1.01 334	1.01 320	1.01 330	1.01 318	1.01 332

CFNet_pseudo	1.01 315	9.78 408	0.29 173	0.38 202	0.28 188	0.38 204	0.28 190	0.38 183	0.28 186	0.39 180	0.28 191	0.39 208	0.28 189	9.50 417	0.29 204	0.28 187	0.38 200	0.28 188	0.38 199	0.28 190	0.38 193	0.28 190	0.28 187	0.28 191	0.38 198	0.28 187	0.38 196	0.28 190

pcwnet_v2	1.01 315	9.73 407	0.28 168	0.38 202	0.28 188	0.38 204	0.28 190	0.38 183	0.28 186	0.38 175	0.28 191	0.39 208	0.28 189	9.61 418	0.28 193	0.28 187	0.38 200	0.28 188	0.38 199	0.28 190	0.38 193	0.28 190	0.29 198	0.28 191	0.38 198	0.28 187	0.38 196	0.28 190

FlowAnything	1.02 318	2.51 350	0.58 252	1.60 352	0.56 281	1.61 350	0.56 283	1.60 327	0.55 274	1.61 323	0.56 280	1.61 349	0.55 282	0.55 266	0.55 281	0.55 276	1.61 352	0.56 285	1.61 348	0.56 282	1.62 349	0.55 280	0.56 279	0.56 282	1.62 353	0.56 282	1.62 350	0.56 279

WAO-8	1.02 318	1.50 310	1.49 342	0.40 217	0.40 243	1.56 349	0.98 323	1.55 325	0.58 280	4.18 396	0.40 246	0.79 294	0.48 267	0.91 310	0.39 244	0.99 324	0.71 283	0.70 308	0.51 259	0.77 310	1.07 318	0.82 315	0.69 303	0.96 328	1.01 320	1.30 357	1.10 324	1.38 363

UCFNet_RVC	1.03 320	10.10 411	0.28 168	0.38 202	0.28 188	0.39 213	0.28 190	0.38 183	0.28 186	0.39 180	0.28 191	0.39 208	0.29 201	9.62 419	0.28 193	0.28 187	0.38 200	0.28 188	0.38 199	0.28 190	0.39 204	0.28 190	0.29 198	0.28 191	0.39 209	0.28 187	0.38 196	0.29 205

GLC_STEREO	1.05 321	1.01 270	1.02 303	1.02 324	1.02 327	1.05 321	1.06 336	1.05 296	1.05 326	1.04 283	1.05 336	1.05 320	1.04 336	1.06 331	1.05 335	1.06 337	1.06 319	1.05 337	1.06 321	1.05 337	1.06 317	1.06 336	1.04 334	1.05 337	1.04 322	1.05 333	1.06 320	1.06 336

FC-DCNN	1.10 322	0.81 256	0.77 281	0.63 281	0.42 250	0.86 297	0.64 294	0.91 272	0.96 317	1.11 284	0.80 312	1.07 321	0.81 313	0.67 289	1.75 374	1.30 356	1.41 346	0.85 318	1.28 337	0.71 306	2.12 366	1.32 356	0.52 274	0.81 317	1.64 354	1.40 365	2.39 373	1.75 377

RP	1.14 323	1.16 281	1.15 320	1.17 336	1.10 341	1.16 328	1.15 343	1.10 298	1.16 336	1.15 287	1.08 338	1.16 326	1.15 347	1.15 342	1.14 345	1.16 344	1.16 327	1.10 339	1.10 323	1.10 341	1.16 322	1.11 340	1.10 339	1.19 353	1.14 331	1.19 349	1.07 321	1.10 339

Abc-Net	1.14 323	1.16 281	1.18 325	1.10 327	1.10 341	1.16 328	1.18 347	1.16 303	1.13 333	1.11 284	1.16 345	1.16 326	1.12 344	1.10 333	1.17 349	1.16 344	1.16 327	1.10 339	1.16 327	1.14 347	1.17 324	1.16 343	1.11 341	1.09 344	1.10 328	1.10 340	1.16 329	1.17 347
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MM-Stereo_test2	1.15 325	1.90 328	1.10 314	1.37 345	0.94 320	1.36 340	0.98 323	1.48 322	0.98 318	1.37 310	0.98 324	1.37 342	0.98 325	0.95 317	0.94 324	0.95 323	1.37 344	0.95 325	1.38 341	0.95 325	1.38 343	0.95 326	0.95 323	0.95 327	1.37 345	0.95 322	1.37 345	0.95 324

TorneroNet	1.15 325	1.10 278	0.51 238	0.69 284	0.51 277	1.10 325	0.50 275	0.51 225	0.51 271	13.92 419	1.17 349	0.49 251	0.51 279	0.54 265	0.48 270	0.49 268	0.49 250	0.65 294	0.70 282	0.49 274	0.51 251	0.49 271	0.67 295	1.36 361	0.51 256	0.50 276	0.52 258	1.23 354

RGC	1.15 325	1.16 281	1.17 324	1.15 332	1.11 343	1.21 334	1.21 356	1.10 298	1.15 334	1.16 290	1.11 341	1.17 328	1.09 340	1.14 341	1.11 342	1.16 344	1.19 333	1.11 342	1.10 323	1.15 349	1.11 319	1.19 347	1.16 346	1.12 347	1.17 333	1.10 340	1.16 329	1.17 347

NCC-stereo	1.15 325	1.17 285	1.12 319	1.10 327	1.15 344	1.14 326	1.15 343	1.15 301	1.12 332	1.17 293	1.17 349	1.11 323	1.17 351	1.11 336	1.10 340	1.16 344	1.12 322	1.11 342	1.16 327	1.13 346	1.23 333	1.16 343	1.19 350	1.11 345	1.18 335	1.17 346	1.17 332	1.13 345

edge stereo	1.15 325	1.18 286	1.11 317	1.12 330	1.17 348	1.17 333	1.17 345	1.16 303	1.18 340	1.16 290	1.17 349	1.17 328	1.13 345	1.11 336	1.11 342	1.12 341	1.17 329	1.17 348	1.11 325	1.17 350	1.17 324	1.17 345	1.18 348	1.14 349	1.11 329	1.18 347	1.12 325	1.11 341

Nwc_Net	1.15 325	1.15 279	1.15 320	1.09 326	1.19 351	1.16 328	1.17 345	1.15 301	1.16 336	1.16 290	1.16 345	1.08 322	1.16 348	1.11 336	1.15 347	1.18 348	1.11 321	1.10 339	1.16 327	1.17 350	1.16 322	1.13 342	1.18 348	1.20 354	1.11 329	1.15 344	1.16 329	1.20 350

qqai	1.17 331	1.27 298	1.10 314	1.26 339	1.09 340	1.23 335	1.11 340	1.26 312	1.11 331	1.26 300	1.08 338	1.25 335	1.11 343	1.11 336	1.10 340	1.09 338	1.27 337	1.11 342	1.27 335	1.11 343	1.27 337	1.10 339	1.10 339	1.11 345	1.27 340	1.10 340	1.24 336	1.11 341

stereogan	1.17 331	1.19 288	1.15 320	1.15 332	1.15 344	1.15 327	1.19 348	1.19 307	1.15 334	1.15 287	1.16 345	1.19 331	1.19 352	1.19 344	1.19 350	1.19 349	1.15 325	1.19 351	1.19 331	1.19 354	1.15 321	1.19 347	1.15 344	1.15 350	1.16 332	1.15 344	1.19 333	1.20 350

TestStereo_HL3	1.20 333	0.41 181	10.53 416	0.44 234	0.28 188	0.41 220	0.28 190	13.40 417	0.30 198	0.41 189	0.28 191	0.40 216	0.28 189	0.28 188	0.28 193	0.28 187	0.42 226	0.28 188	0.41 219	0.28 190	0.41 212	0.28 190	0.28 187	0.28 191	0.41 217	0.28 187	0.41 215	0.28 190

TestStereo-Hl	1.20 333	0.41 181	10.60 417	0.44 234	0.28 188	0.41 220	0.28 190	13.37 416	0.30 198	0.41 189	0.28 191	0.40 216	0.28 189	0.28 188	0.28 193	0.28 187	0.42 226	0.28 188	0.41 219	0.28 190	0.41 212	0.28 190	0.28 187	0.28 191	0.41 217	0.28 187	0.41 215	0.28 190

TestStereo_HL2	1.22 335	0.41 181	10.61 418	0.44 234	0.28 188	0.41 220	0.28 190	13.91 419	0.30 198	0.41 189	0.29 201	0.40 216	0.28 189	0.29 193	0.28 193	0.28 187	0.42 226	0.28 188	0.41 219	0.28 190	0.41 212	0.28 190	0.28 187	0.28 191	0.41 217	0.28 187	0.41 215	0.28 190

MCSU-Stereo	1.22 335	8.85 404	7.17 411	0.42 228	0.29 202	0.41 220	0.29 207	8.80 414	0.30 198	0.42 200	0.29 201	0.40 216	0.29 201	0.30 199	0.29 204	0.29 200	0.41 221	0.29 201	0.41 219	0.29 203	0.41 212	0.29 206	0.29 198	0.29 205	0.41 217	0.29 206	0.41 215	0.30 212

MM-Stereo_test3	1.22 335	1.60 315	1.19 329	1.48 349	1.02 327	1.48 347	0.99 327	1.54 324	1.03 325	1.41 312	1.03 332	1.44 346	1.00 327	1.04 328	1.04 334	1.02 333	1.42 347	1.04 335	1.48 346	1.01 332	1.48 346	1.03 332	1.06 337	1.04 335	1.53 351	1.04 332	1.49 346	1.04 334

FAT-Stereo	1.22 335	1.23 289	1.19 329	1.21 338	1.24 354	1.24 337	1.19 348	1.25 311	1.24 343	1.25 299	1.19 352	1.20 332	1.24 356	1.20 345	1.21 353	1.25 355	1.22 335	1.21 354	1.25 334	1.23 357	1.22 331	1.19 347	1.19 350	1.24 357	1.25 338	1.20 350	1.19 333	1.25 356

S-Stereo	1.22 335	1.18 286	1.19 329	1.20 337	1.23 353	1.23 335	1.19 348	1.19 307	1.18 340	1.27 301	1.20 353	1.20 332	1.20 353	1.23 347	1.22 355	1.23 354	1.23 336	1.23 356	1.20 332	1.25 358	1.20 329	1.22 355	1.25 355	1.24 357	1.20 337	1.22 356	1.26 337	1.24 355

testmc14	1.23 340	8.86 406	7.15 410	0.43 231	0.30 210	0.41 220	0.29 207	9.05 415	0.34 213	0.42 200	0.30 209	0.41 221	0.29 201	0.32 203	0.30 210	0.29 200	0.42 226	0.30 208	0.42 228	0.30 211	0.41 212	0.30 210	0.30 208	0.29 205	0.41 217	0.29 206	0.41 215	0.29 205

GGDA	1.23 340	0.41 181	11.21 419	0.45 239	0.28 188	0.42 229	0.28 190	13.66 418	0.30 198	0.41 189	0.29 201	0.40 216	0.29 201	0.28 188	0.29 204	0.29 200	0.43 232	0.28 188	0.41 219	0.28 190	0.41 212	0.28 190	0.29 198	0.28 191	0.41 217	0.28 187	0.41 215	0.28 190

L400	1.24 342	1.31 304	0.99 296	1.38 346	0.90 315	1.41 345	0.93 321	1.34 315	4.17 407	1.31 303	0.92 319	1.37 342	1.00 327	0.98 318	0.94 324	1.00 325	1.35 339	0.92 320	1.39 342	0.97 326	1.39 344	0.89 319	1.00 326	0.93 325	1.39 346	0.92 320	1.36 342	0.91 319

L500	1.24 342	1.29 303	0.97 295	1.28 341	1.02 327	1.40 344	0.92 318	1.34 315	4.11 404	1.35 308	0.93 323	1.37 342	1.01 334	0.91 310	1.00 327	1.03 334	1.42 347	0.95 325	1.42 345	0.99 327	1.42 345	0.93 325	0.98 325	0.90 320	1.39 346	0.90 318	1.36 342	0.93 323

SPS-STEREO	1.25 344	1.47 309	1.06 312	1.54 350	1.08 337	1.52 348	1.20 354	1.44 320	1.06 328	1.49 318	1.10 340	1.41 345	1.10 342	0.98 318	1.08 339	1.12 341	1.47 349	1.04 335	1.53 347	1.14 347	1.52 347	1.07 337	1.02 332	1.05 337	1.48 349	1.07 337	1.55 347	1.11 341
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
L4000	1.37 345	1.53 312	1.16 323	1.55 351	1.17 348	1.67 352	1.14 342	1.48 322	3.12 386	1.43 314	1.04 333	1.61 349	1.14 346	1.10 333	1.05 335	1.09 338	1.54 350	1.16 347	1.72 354	1.10 341	1.57 348	1.18 346	1.15 344	1.04 335	1.51 350	1.05 333	1.55 347	1.10 339

RASNet	1.39 346	1.37 307	1.35 333	1.38 346	1.40 359	1.39 343	1.77 374	1.36 317	1.74 365	1.36 309	1.36 358	1.36 341	1.36 360	1.36 350	1.35 357	1.41 364	1.36 342	1.36 363	1.36 340	1.35 361	1.36 341	1.35 360	1.36 359	1.35 360	1.36 344	1.35 360	1.36 342	1.35 359

HNOStereo	1.42 347	1.73 322	1.00 297	1.68 355	1.04 334	1.86 353	1.20 354	1.55 325	3.73 396	1.61 323	1.12 342	1.62 353	1.00 327	1.03 327	1.20 351	1.00 325	1.73 355	0.99 327	1.68 352	1.03 334	1.73 351	1.03 332	1.19 350	1.08 343	1.64 354	1.20 350	1.72 351	1.03 333

FETCStereo	1.45 348	1.64 318	1.18 325	1.67 354	1.03 332	1.90 355	1.01 332	1.73 334	4.26 410	1.57 319	1.04 333	1.54 347	1.06 337	1.06 331	0.98 326	1.04 335	1.74 356	1.20 352	1.66 350	1.17 350	1.73 351	1.20 351	1.11 341	0.96 328	1.73 357	1.05 333	1.77 353	1.11 341

FETStereo	1.46 349	1.73 322	1.04 308	1.70 357	1.03 332	1.96 356	1.19 348	1.60 327	4.25 409	1.60 322	0.99 325	1.61 349	1.06 337	1.11 336	1.15 347	1.20 350	1.68 354	1.03 334	1.71 353	1.03 334	1.75 353	1.05 334	1.02 332	1.12 347	1.72 356	1.20 350	1.76 352	1.05 335

CGFBStereo	1.46 349	1.70 319	1.02 303	1.68 355	1.08 337	2.01 362	1.04 334	1.63 329	4.13 405	1.58 320	1.04 333	1.57 348	1.09 340	1.04 328	1.05 335	1.21 352	1.65 353	1.13 345	1.66 350	1.12 344	1.86 354	1.19 347	1.05 335	1.06 339	1.75 358	1.20 350	1.83 354	1.00 327

HBP-ISP	1.47 351	1.07 276	1.03 307	1.30 342	1.08 337	1.36 340	1.06 336	1.44 320	1.25 345	1.97 339	1.51 364	1.65 354	1.58 366	0.98 318	1.58 366	1.68 371	1.98 362	1.32 357	2.02 361	1.28 359	2.95 380	1.89 381	0.97 324	1.06 339	1.26 339	0.99 323	1.94 357	1.43 366

PS-NSSS	1.48 352	4.46 378	1.35 333	1.35 344	1.35 358	1.41 345	1.34 358	1.36 317	1.35 348	1.40 311	1.35 357	1.33 339	1.35 359	1.37 351	1.40 360	1.35 357	1.35 339	1.35 361	1.39 342	1.44 367	1.35 340	1.34 359	1.35 358	1.38 365	1.35 343	1.33 359	1.34 340	1.38 363

CC-Net-ROB	1.51 353	4.40 377	1.69 351	1.39 348	1.40 359	1.37 342	1.40 364	1.36 317	1.39 349	1.41 312	1.36 358	1.35 340	1.38 362	1.39 353	1.39 358	1.36 358	1.36 342	1.35 361	1.39 342	1.39 363	1.37 342	1.36 361	1.41 363	1.48 367	1.39 346	1.42 366	1.35 341	1.35 359

GANetREF_RVC	1.52 354	2.01 333	1.21 332	1.98 362	1.21 352	1.98 359	1.21 356	1.98 348	1.21 342	1.99 341	1.21 354	1.98 361	1.21 355	1.02 326	1.21 353	1.21 352	1.99 363	1.21 354	1.99 360	1.21 355	1.99 360	1.21 352	1.21 353	1.21 355	1.99 363	1.21 354	1.99 360	1.21 352
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MonStereo1	1.60 355	2.69 357	1.46 339	1.99 363	1.31 356	1.99 361	1.36 359	1.99 349	1.31 346	1.84 328	1.32 356	1.89 355	1.31 357	1.32 349	1.30 356	1.36 358	1.94 358	1.33 360	1.93 356	1.30 360	1.92 357	1.33 357	1.31 356	1.31 359	1.94 360	1.31 358	1.93 356	1.31 358

R-Stereo Train	1.62 356	2.01 333	1.41 337	1.97 359	1.40 359	1.96 356	1.39 361	1.93 342	1.39 349	1.92 333	1.38 360	1.94 358	1.39 363	1.40 354	1.45 361	1.38 360	1.96 360	1.37 364	1.97 357	1.39 363	1.98 358	1.41 363	1.40 361	1.37 363	1.97 361	1.38 362	1.96 358	1.37 361

RAFT-Stereo	1.62 356	2.01 333	1.41 337	1.97 359	1.40 359	1.96 356	1.39 361	1.93 342	1.39 349	1.92 333	1.38 360	1.94 358	1.39 363	1.40 354	1.45 361	1.38 360	1.96 360	1.37 364	1.97 357	1.39 363	1.98 358	1.41 363	1.40 361	1.37 363	1.97 361	1.38 362	1.96 358	1.37 361
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 356	1.60 315	1.59 344	1.61 353	1.69 368	1.66 351	1.61 366	1.70 333	1.65 362	1.62 325	1.60 367	1.61 349	1.60 367	1.60 357	1.59 367	1.62 369	1.60 351	1.63 371	1.62 349	1.68 374	1.70 350	1.60 366	1.64 370	1.60 369	1.61 352	1.60 368	1.60 349	1.59 369

MonStereo	1.66 359	2.63 356	1.46 339	1.99 363	1.41 363	2.03 363	1.39 361	2.04 352	1.43 352	1.94 336	1.40 362	1.92 357	1.37 361	1.38 352	1.39 358	1.39 362	1.99 363	1.38 366	2.04 362	1.41 366	2.02 362	1.37 362	1.39 360	1.38 365	1.99 363	1.38 362	2.01 362	1.39 365

MoCha-V2	1.75 360	27.02 426	0.72 269	0.92 303	0.69 300	0.89 299	0.69 304	0.92 274	0.71 299	0.87 259	0.69 302	0.88 300	0.68 302	0.70 298	0.68 304	0.69 299	0.90 300	0.69 305	0.92 303	0.69 303	0.92 297	0.71 307	0.70 306	0.67 300	0.88 300	0.71 307	0.92 299	0.68 302

MFMNet_re	1.77 361	1.89 326	1.72 353	1.88 358	1.69 368	1.89 354	1.67 370	1.91 341	1.70 363	1.87 329	1.67 371	1.89 355	1.68 372	1.67 361	1.67 372	1.70 372	1.88 357	1.68 373	1.88 355	1.67 372	1.89 355	1.68 372	1.70 372	1.71 374	1.87 359	1.68 376	1.87 355	1.68 374

CEFStereo	1.78 362	2.15 342	1.35 333	2.21 366	1.34 357	2.27 365	1.38 360	1.87 339	4.24 408	2.05 344	1.49 363	2.02 362	1.31 357	1.31 348	1.51 363	1.39 362	2.14 365	1.32 357	2.11 363	1.36 362	2.15 367	1.33 357	1.33 357	1.36 361	2.11 366	1.37 361	2.17 365	1.30 357

derf	1.84 363	1.93 330	1.73 354	1.97 359	1.77 371	1.98 359	1.76 373	1.94 344	1.73 364	1.97 339	1.78 373	1.97 360	1.76 373	1.76 365	1.71 373	1.79 373	1.94 358	1.77 374	1.98 359	1.75 376	1.89 355	1.71 373	1.77 375	1.77 376	2.01 365	1.74 377	2.00 361	1.71 375

MM-Stereo_test1	1.85 364	3.50 366	1.61 345	2.12 365	1.47 364	2.14 364	1.47 365	2.33 361	1.53 356	2.12 347	1.54 365	2.19 364	1.53 365	1.54 356	1.53 364	1.53 365	2.20 366	1.54 367	2.24 364	1.57 368	2.21 369	1.49 365	1.59 365	1.49 368	2.15 370	1.52 367	2.15 364	1.54 368

plain	1.96 365	3.33 363	1.04 308	3.24 384	1.04 334	3.24 383	1.04 334	3.26 374	1.05 326	3.26 380	1.13 343	3.27 383	1.06 337	1.05 330	1.05 335	1.05 336	3.28 382	1.05 337	3.29 381	1.06 338	3.30 382	1.05 334	1.05 335	1.06 339	3.30 384	1.06 336	3.30 383	1.06 336

UDGNet	1.97 366	2.43 348	1.67 349	2.46 374	1.70 370	2.44 372	1.69 371	2.34 362	1.63 361	2.35 363	1.67 371	2.37 373	1.67 371	1.68 362	1.64 371	1.67 370	2.44 373	1.64 372	2.43 372	1.67 372	2.43 375	1.66 370	1.67 371	1.63 373	2.43 375	1.66 374	2.42 374	1.66 373

LG-G_1	1.99 367	2.56 353	1.63 347	2.54 377	1.62 366	2.55 377	1.61 366	2.51 365	1.61 358	2.50 367	1.62 369	2.50 375	1.61 368	1.61 358	1.61 368	1.61 366	2.55 377	1.61 368	2.55 377	1.61 369	2.55 377	1.61 367	1.61 366	1.61 370	2.55 378	1.61 369	2.54 376	1.61 370

LG-G	1.99 367	2.56 353	1.63 347	2.54 377	1.62 366	2.55 377	1.61 366	2.51 365	1.61 358	2.50 367	1.62 369	2.50 375	1.61 368	1.61 358	1.61 368	1.61 366	2.55 377	1.61 368	2.55 377	1.61 369	2.55 377	1.61 367	1.61 366	1.61 370	2.55 378	1.61 369	2.54 376	1.61 370

LGtest1	1.99 367	2.55 352	1.62 346	2.54 377	1.61 365	2.54 374	1.61 366	2.51 365	1.61 358	2.49 366	1.61 368	2.49 374	1.61 368	1.61 358	1.61 368	1.61 366	2.55 377	1.62 370	2.54 376	1.61 369	2.54 376	1.61 367	1.61 366	1.61 370	2.54 377	1.61 369	2.54 376	1.61 370

FBW_ROB	2.04 370	2.50 349	1.75 356	2.45 373	1.78 372	2.40 370	1.74 372	2.47 364	1.77 366	2.37 364	1.81 374	2.30 367	1.80 374	1.78 366	1.88 383	1.80 374	2.41 372	1.77 374	2.43 372	1.83 377	2.39 373	1.81 378	1.76 374	1.75 375	2.56 380	1.75 378	2.30 370	1.74 376

TRStereo	2.05 371	2.13 336	1.85 359	2.27 367	1.84 374	2.28 366	1.84 377	2.29 357	1.87 370	2.29 357	1.86 377	2.30 367	1.87 379	2.30 384	1.87 380	2.08 382	2.29 368	1.87 379	2.30 366	1.87 380	2.08 363	1.72 374	1.86 380	2.30 389	2.13 367	1.84 380	2.29 367	1.87 381

XX-Stereo	2.05 371	2.13 336	1.85 359	2.27 367	1.84 374	2.28 366	1.84 377	2.29 357	1.87 370	2.29 357	1.86 377	2.30 367	1.87 379	2.30 384	1.87 380	2.08 382	2.29 368	1.87 379	2.30 366	1.87 380	2.08 363	1.72 374	1.86 380	2.30 389	2.13 367	1.84 380	2.29 367	1.87 381

EAI-Stereo	2.05 371	2.13 336	1.85 359	2.27 367	1.84 374	2.28 366	1.84 377	2.29 357	1.87 370	2.29 357	1.86 377	2.30 367	1.87 379	2.30 384	1.87 380	2.08 382	2.29 368	1.87 379	2.30 366	1.87 380	2.08 363	1.72 374	1.86 380	2.30 389	2.13 367	1.84 380	2.29 367	1.87 381

AF-Net	2.06 374	25.73 425	1.18 325	1.12 330	1.16 347	1.16 328	1.19 348	1.10 298	1.17 339	1.15 287	1.14 344	1.11 323	1.16 348	1.16 343	1.14 345	1.11 340	1.15 325	1.13 345	1.21 333	1.17 350	1.11 319	1.21 352	1.17 347	1.17 351	1.17 333	1.11 343	1.20 335	1.13 345

UniTT-Stereo	2.12 375	3.66 368	1.10 314	3.48 387	1.15 344	3.57 387	1.11 340	3.44 377	1.16 336	3.52 382	1.16 345	3.50 384	1.16 348	1.10 333	1.13 344	1.15 343	3.61 384	1.17 348	3.64 382	1.12 344	3.58 385	1.12 341	1.12 343	1.17 351	3.53 387	1.18 347	3.52 386	1.18 349

HUF	2.22 376	2.33 344	2.24 374	2.35 371	2.07 381	2.45 373	2.11 385	2.42 363	2.13 377	2.19 350	2.15 384	2.10 363	2.09 384	2.27 382	2.04 385	2.08 382	2.44 373	2.12 386	2.38 371	2.18 387	2.29 371	2.22 385	2.12 387	2.12 384	2.52 376	2.10 386	2.22 366	2.15 388

AIO_test	2.22 376	2.36 347	2.10 370	2.47 375	2.15 382	2.54 374	2.06 384	2.27 355	2.09 376	2.29 357	2.13 383	2.30 367	2.09 384	2.25 380	2.15 387	1.95 380	2.52 376	2.08 384	2.32 369	2.21 389	2.20 368	2.26 387	2.05 386	2.06 382	2.40 374	2.16 388	2.52 375	2.05 387

RAStereo	2.24 378	3.70 369	1.18 325	3.73 391	1.18 350	3.69 389	1.19 348	3.73 380	1.24 343	3.72 385	1.21 354	3.76 388	1.20 353	1.20 345	1.20 351	1.20 350	3.74 389	1.20 352	3.75 388	1.21 355	3.77 389	1.21 352	1.21 353	1.21 355	3.82 391	1.21 354	3.82 390	1.21 352

AIO_rvc	2.25 379	2.35 346	2.10 370	2.47 375	2.17 383	2.54 374	2.15 386	2.32 360	2.21 378	2.29 357	2.28 386	2.33 372	2.09 384	2.26 381	2.14 386	2.08 382	2.49 375	2.09 385	2.53 375	2.14 386	2.34 372	2.23 386	2.14 388	2.18 385	2.19 371	2.15 387	2.35 372	2.22 389

NCCL2	2.27 380	2.27 343	2.28 377	2.27 367	2.28 387	2.28 366	2.28 388	2.27 355	2.28 380	2.28 354	2.28 386	2.29 366	2.28 388	2.28 383	2.29 389	2.28 389	2.28 367	2.28 390	2.27 365	2.28 391	2.28 370	2.28 389	2.28 390	2.28 387	2.28 372	2.28 390	2.11 363	2.28 392

STTStereo	2.30 381	2.34 345	2.26 376	2.37 372	2.23 384	2.40 370	2.35 389	2.20 353	2.33 381	2.28 354	2.31 388	2.19 364	2.37 389	2.20 377	2.31 390	2.23 388	2.38 371	2.25 389	2.33 370	2.27 390	2.39 373	2.27 388	2.31 391	2.29 388	2.37 373	2.32 391	2.34 371	2.26 391

DNSM	2.31 382	4.05 372	3.13 384	2.62 380	1.85 377	2.62 379	1.85 380	3.98 381	1.85 368	2.55 369	1.85 376	2.55 378	1.85 378	1.85 370	1.85 377	1.85 377	2.62 380	1.85 378	2.62 379	1.85 378	2.62 379	1.85 380	1.85 379	1.85 378	2.63 381	1.85 383	2.63 379	1.85 380

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 383	2.85 359	1.90 366	2.90 381	2.77 390	2.88 380	2.85 392	2.51 365	2.85 384	2.88 375	1.99 382	2.50 375	2.76 392	2.20 377	1.57 365	2.64 391	2.89 381	2.63 392	5.69 411	1.03 334	2.01 361	2.71 391	2.74 395	2.73 393	2.87 382	1.64 372	1.00 309	1.49 367
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIF-Stereo (partial)	2.52 384	3.41 365	1.05 310	3.29 385	1.05 336	3.29 386	1.06 336	3.30 376	1.06 328	3.31 381	1.06 337	4.97 406	2.72 391	2.72 388	2.71 392	2.70 392	6.57 414	2.19 387	5.08 408	1.08 340	3.36 383	1.07 337	1.07 338	1.07 342	3.35 386	1.07 337	3.36 385	1.07 338

sCroCo_RVC	2.76 385	4.00 371	1.82 358	4.00 395	1.83 373	3.98 395	1.82 375	3.99 383	1.81 367	4.14 393	2.76 390	4.13 397	1.82 376	1.83 367	1.83 375	1.82 375	4.01 394	1.82 377	3.98 391	1.86 379	4.00 394	1.82 379	1.83 377	1.84 377	4.02 397	1.81 379	4.00 394	1.83 379

NLSM1	2.82 386	3.85 370	2.57 381	3.19 383	2.46 388	3.28 385	2.38 390	3.29 375	2.42 382	3.20 379	2.64 389	3.14 381	2.62 390	2.46 387	2.44 391	2.51 390	3.31 383	2.53 391	3.17 380	2.47 392	3.27 381	2.33 390	2.65 392	2.61 392	3.22 383	2.55 392	3.31 384	2.39 393

sAnonymous2	2.87 387	4.16 373	1.89 364	4.26 400	1.87 378	4.23 398	1.92 381	4.17 384	1.94 374	4.16 394	1.92 380	4.20 398	1.92 382	1.96 373	1.86 378	1.87 378	4.25 398	1.90 382	4.23 397	1.91 383	4.26 397	1.93 382	1.89 383	1.90 379	4.07 399	1.91 384	5.09 410	1.93 385

CroCo_RVC	2.87 387	4.16 373	1.89 364	4.26 400	1.87 378	4.23 398	1.92 381	4.17 384	1.94 374	4.16 394	1.92 380	4.20 398	1.92 382	1.96 373	1.86 378	1.87 378	4.25 398	1.90 382	4.23 397	1.91 383	4.26 397	1.93 382	1.89 383	1.90 379	4.07 399	1.91 384	5.09 410	1.93 385

Anonymous3	3.36 389	4.93 383	2.20 372	4.92 407	2.23 384	4.90 406	2.23 387	4.89 390	2.24 379	4.95 406	2.21 385	4.91 405	2.21 387	2.18 376	2.22 388	2.22 387	4.86 405	2.20 388	4.90 404	2.20 388	4.96 407	2.21 384	2.21 389	2.21 386	6.30 413	2.21 389	4.90 403	2.23 390

StereoVision	3.44 390	10.12 412	1.68 350	5.44 412	2.26 386	5.87 411	1.97 383	5.17 393	1.31 346	5.80 410	1.56 366	5.62 411	1.84 377	1.97 375	1.91 384	1.84 376	4.98 407	1.32 357	5.60 409	1.71 375	5.35 412	1.73 377	1.97 385	1.96 381	5.40 410	1.65 373	5.08 408	1.76 378

NLCSM	3.61 391	5.05 385	3.36 392	4.13 397	3.31 398	3.91 391	3.26 398	3.98 381	3.24 389	4.08 392	3.06 393	3.95 393	3.25 399	3.25 393	3.10 396	3.17 398	4.20 397	3.08 394	4.16 395	3.24 399	4.26 397	3.46 399	3.14 397	3.19 396	4.02 397	3.24 397	4.21 398	3.17 397

DPSNet	3.67 392	3.61 367	3.62 393	3.64 388	3.61 402	3.64 388	3.65 402	3.64 379	3.67 394	3.67 384	3.65 400	3.68 386	3.69 407	3.69 401	3.69 408	3.68 404	3.70 386	3.70 404	3.69 387	3.69 405	3.71 388	3.69 401	3.67 403	3.69 405	3.68 390	3.67 401	3.68 388	3.67 399

MaDis-Stereo	3.69 393	10.19 413	2.01 369	6.09 413	2.01 380	5.94 412	1.82 375	6.14 398	1.85 368	6.59 413	1.82 375	6.01 412	1.81 375	1.83 367	1.83 375	2.02 381	5.87 411	1.79 376	5.93 412	2.06 385	4.63 403	1.67 371	1.84 378	2.08 383	5.90 411	1.66 374	6.34 413	1.87 381

Sa-1000	3.84 394	7.71 394	6.81 408	4.15 398	2.86 391	3.27 384	3.87 408	5.99 395	4.35 412	2.78 373	3.71 401	3.88 389	3.56 403	3.88 404	3.64 401	2.71 393	3.72 387	3.27 399	3.67 386	3.15 398	3.51 384	3.36 398	2.70 394	3.49 399	3.32 385	3.76 405	2.87 381	3.76 406

MLG-Stereo_test2	3.86 395	4.96 384	3.13 384	4.65 405	3.27 397	5.17 410	3.07 394	5.01 392	3.01 385	4.93 405	3.03 392	4.56 403	3.32 400	3.26 394	3.33 399	3.30 400	5.17 410	3.19 397	4.86 403	2.96 397	5.04 409	3.25 394	2.67 393	3.15 395	4.98 407	3.05 395	4.59 401	3.30 398

MLG-Stereo_test3	3.87 396	4.64 379	3.29 389	5.17 410	3.23 395	4.83 405	3.02 393	4.95 391	3.22 388	4.31 397	3.33 398	5.08 408	3.20 398	3.23 392	2.77 393	3.20 399	4.99 408	3.24 398	4.93 405	2.94 394	4.82 406	3.33 397	3.33 399	3.29 398	5.19 409	3.02 394	5.08 408	2.93 396

MLG-Stereo_test1	3.87 396	4.67 380	3.29 389	5.26 411	3.25 396	5.04 408	3.11 395	4.43 386	3.27 390	5.02 408	3.21 395	4.71 404	3.10 396	3.22 391	3.06 395	2.98 396	5.03 409	3.18 396	4.95 406	2.94 394	4.70 405	3.32 395	3.30 398	3.27 397	5.17 408	3.08 396	5.02 406	2.85 395

SA	3.93 398	7.22 390	4.74 395	4.15 398	3.88 408	3.70 390	4.02 411	6.67 403	3.95 400	3.64 383	3.74 402	3.63 385	3.00 394	3.51 396	3.68 407	3.68 404	3.73 388	3.71 405	3.64 382	3.48 400	3.58 385	2.97 393	3.69 404	3.61 400	3.55 389	3.42 398	3.64 387	3.79 407

TestStereo1	4.11 399	7.79 396	6.72 406	3.93 392	3.81 405	3.96 393	3.58 400	6.96 406	3.74 397	3.90 387	3.76 403	3.89 390	3.57 404	3.70 402	3.66 404	3.34 401	3.80 390	3.62 401	3.66 384	3.68 403	3.91 391	3.70 402	3.65 401	3.67 402	3.88 392	3.53 399	3.89 391	3.68 402

SA-5K	4.11 399	7.79 396	6.72 406	3.93 392	3.81 405	3.96 393	3.58 400	6.96 406	3.74 397	3.90 387	3.76 403	3.89 390	3.57 404	3.70 402	3.66 404	3.34 401	3.80 390	3.62 401	3.66 384	3.68 403	3.91 391	3.70 402	3.65 401	3.67 402	3.88 392	3.53 399	3.89 391	3.68 402

test_4	4.11 399	8.05 399	6.64 404	4.52 403	3.68 403	3.00 381	3.40 399	6.21 401	3.29 391	4.07 391	3.84 406	4.04 395	3.76 409	3.56 399	3.67 406	3.76 407	4.04 395	3.79 407	4.10 392	3.53 401	3.98 393	3.74 405	3.55 400	3.61 400	3.94 396	3.75 404	3.73 389	3.73 405

test-1	4.11 399	7.65 393	4.93 396	3.65 389	3.58 400	4.70 404	3.74 406	4.73 388	4.06 402	3.72 385	4.11 410	3.70 387	3.49 402	3.36 395	3.65 403	4.17 412	3.92 392	4.04 411	4.19 396	3.75 406	4.69 404	4.18 408	3.88 407	3.90 407	4.73 403	3.77 406	3.12 382	3.68 402

TESTraft	4.16 403	8.03 398	6.81 408	3.99 394	3.68 403	3.93 392	3.70 404	6.86 405	3.69 395	3.93 389	3.88 408	3.93 392	3.59 406	3.65 400	3.64 401	3.68 404	3.92 392	3.72 406	3.92 389	3.57 402	3.84 390	3.70 402	3.71 405	3.67 402	3.91 395	3.74 403	3.92 393	3.67 399

raft_robust	4.19 404	7.78 395	6.08 401	3.30 386	3.85 407	4.03 396	3.73 405	6.25 402	3.30 392	4.44 399	3.28 397	4.01 394	3.82 410	4.29 409	3.70 409	4.01 409	4.48 403	3.42 400	4.11 393	3.76 407	4.05 395	3.32 395	3.85 406	3.82 406	4.71 402	3.83 407	4.09 395	3.80 408

RAFT_CTSACE	4.43 405	8.26 401	6.10 402	4.62 404	4.01 410	4.54 403	3.65 402	6.09 397	3.93 399	4.64 402	4.14 411	4.26 400	4.13 412	3.91 405	3.88 410	4.06 411	4.30 400	4.03 410	4.27 399	3.92 408	4.26 397	3.67 400	3.91 408	4.16 410	4.82 404	4.08 411	4.20 397	3.67 399

RAFT+CT+SA	4.43 405	7.34 392	6.71 405	5.01 408	4.38 411	4.40 400	3.85 407	6.15 400	4.30 411	4.89 404	3.26 396	4.49 402	3.01 395	4.53 410	3.36 400	3.65 403	3.64 385	4.39 413	3.94 390	4.28 411	4.44 401	4.30 410	4.24 413	4.52 412	3.90 394	3.85 408	4.89 402	4.00 410

cross-raft	4.43 405	7.31 391	6.46 403	4.47 402	3.95 409	4.46 401	3.95 409	6.70 404	3.97 401	4.41 398	3.82 405	4.38 401	3.94 411	3.95 407	3.95 412	3.95 408	4.45 402	3.95 409	4.46 400	3.95 409	4.46 402	3.95 406	3.95 410	3.94 409	4.40 401	3.95 410	4.45 400	3.95 409

test_5	4.51 408	8.85 404	5.35 400	3.66 390	3.56 399	5.10 409	4.47 413	6.14 398	4.07 403	4.96 407	3.87 407	5.14 410	4.17 414	3.53 397	4.39 413	4.53 413	4.15 396	3.62 401	4.74 402	2.94 394	3.63 387	4.53 412	4.20 412	4.54 413	4.86 405	3.68 402	4.95 404	4.06 411

test_3	4.55 409	10.96 414	7.69 414	4.04 396	3.60 401	4.10 397	3.98 410	7.94 408	4.56 413	3.99 390	4.03 409	4.08 396	3.74 408	3.99 408	3.91 411	4.05 410	4.33 401	3.89 408	4.14 394	4.00 410	4.11 396	4.02 407	4.01 411	3.91 408	3.53 387	3.94 409	4.19 396	4.20 412

FC-DCNN v2	4.74 410	3.16 362	3.16 387	3.16 382	3.16 392	3.16 382	3.16 397	3.16 373	3.16 387	3.16 378	3.16 394	3.16 382	3.16 397	3.16 390	3.16 397	3.16 397	6.72 415	6.72 417	6.72 414	6.72 419	6.72 414	6.72 419	6.72 419	6.72 417	6.72 414	6.72 416	6.72 415	6.72 418

TestStereo	4.92 411	4.80 382	4.98 397	4.82 406	4.97 413	4.91 407	4.78 414	4.80 389	4.88 414	4.78 403	4.80 413	4.99 407	4.81 415	4.83 411	4.87 415	4.97 415	4.93 406	5.01 415	5.03 407	4.90 414	5.02 408	5.02 413	5.06 414	5.04 414	4.93 406	4.89 413	5.01 405	5.09 414

DispFullNet	4.96 412	5.67 386	3.30 391	5.01 408	3.21 394	4.50 402	3.11 395	4.43 386	3.44 393	4.60 401	3.46 399	5.13 409	3.44 401	3.53 397	3.20 398	2.87 395	4.80 404	3.15 395	4.70 401	4.83 413	9.02 419	5.98 416	5.95 418	6.21 416	8.84 419	5.85 415	9.76 420	5.91 416

SGM-Forest	5.07 413	6.74 388	4.17 394	6.46 414	4.68 412	6.21 414	4.38 412	6.00 396	4.14 406	5.84 411	4.44 412	6.28 413	4.16 413	3.92 406	4.56 414	4.60 414	6.15 412	4.27 412	6.12 413	4.31 412	5.99 413	4.27 409	3.92 409	4.27 411	6.13 412	4.10 412	6.18 412	4.49 413
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 414	8.71 403	2.75 382	8.64 419	2.76 389	8.65 418	2.79 391	8.67 412	2.79 383	8.70 418	2.79 391	8.70 418	2.79 393	2.79 389	2.80 394	2.80 394	8.84 419	2.82 393	8.82 418	2.89 393	8.84 418	2.83 392	2.83 396	2.82 394	8.87 420	2.83 393	8.84 419	2.83 394

SGM+DAISY	6.35 415	8.16 400	5.14 399	8.12 418	5.08 415	8.12 417	5.16 415	8.01 409	5.18 416	7.92 416	5.14 414	7.89 417	5.14 416	4.95 412	5.33 416	5.32 416	8.14 418	5.16 416	8.16 417	5.16 415	8.21 417	5.19 414	5.12 415	5.12 415	8.18 418	5.24 414	8.12 418	5.11 415

RAFT	6.60 416	9.99 409	8.33 415	7.21 417	6.55 416	5.95 413	5.87 416	8.70 413	5.02 415	5.10 409	6.69 416	7.06 416	6.94 419	6.17 415	7.09 419	6.84 417	6.47 413	4.72 414	5.60 409	5.60 416	5.11 410	5.97 415	6.93 420	6.89 418	7.16 415	7.08 419	6.58 414	6.66 417

test-v	7.17 417	11.53 415	7.63 412	7.17 415	6.87 417	7.48 415	6.90 417	8.14 410	6.88 417	6.93 414	7.42 417	7.05 414	6.14 417	6.05 413	6.86 417	6.99 418	7.60 416	6.75 418	6.90 415	6.66 417	7.83 415	6.36 417	5.89 416	7.34 419	7.19 416	6.75 417	7.52 416	6.77 419

test-2	7.17 417	11.53 415	7.63 412	7.17 415	6.87 417	7.48 415	6.90 417	8.14 410	6.88 417	6.93 414	7.42 417	7.05 414	6.14 417	6.05 413	6.86 417	6.99 418	7.60 416	6.75 418	6.90 415	6.66 417	7.83 415	6.36 417	5.89 416	7.34 419	7.19 416	6.75 417	7.52 416	6.77 419

MANE	18.41 419	23.00 424	16.00 420	22.00 427	15.00 419	22.00 426	15.00 419	22.00 427	15.00 419	21.00 427	15.00 419	22.00 426	15.00 420	15.00 420	17.00 420	15.00 420	23.00 427	15.00 420	22.00 426	15.00 420	23.00 427	15.00 420	18.00 421	15.00 421	24.00 428	17.00 420	24.00 428	16.00 421

rafts_anoy	20.00 420	20.00 417	20.00 421	20.00 420	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 419	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 419	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 422	20.00 422	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 422

raft+_RVC	20.00 420	20.00 417	20.00 421	20.00 420	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 419	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 419	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 422	20.00 422	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 422

raftrobust	20.00 420	20.00 417	20.00 421	20.00 420	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 419	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 419	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 422	20.00 422	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 422

CasAABBNet	20.00 420	20.00 417	20.00 421	20.00 420	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 419	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 419	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 422	20.00 422	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 422

RALCasStereoNet	20.00 420	20.00 417	20.00 421	20.00 420	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 419	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 419	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 422	20.00 422	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 422

RALAANet	20.00 420	20.00 417	20.00 421	20.00 420	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 419	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 419	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 422	20.00 422	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 422

MSMDNet	20.00 420	20.00 417	20.00 421	20.00 420	20.00 420	20.00 419	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 420	20.00 419	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 419	20.00 421	20.00 420	20.00 421	20.00 422	20.00 422	20.00 421	20.00 421	20.00 421	20.00 422

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

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

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

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

MDST_ROB	61.15 431	72.66 432	46.52 432	70.00 432	44.89 431	64.24 431	43.75 431	73.65 432	48.92 432	72.70 433	42.40 431	60.70 431	50.23 432	50.07 433	67.69 433	68.60 433	83.13 433	47.77 432	82.48 432	46.00 432	95.93 433	53.44 433	50.66 433	45.00 433	84.99 434	53.64 433	79.01 433	52.07 434

CBMV	101.59 432	71.60 431	48.40 433	72.70 433	49.00 432	79.60 432	48.40 432	80.90 433	46.90 431	68.90 432	49.00 432	78.00 432	572.10 442	49.50 432	51.30 432	48.40 432	72.20 432	639.60 442	79.40 431	48.90 433	79.50 432	51.40 432	52.30 434	48.30 434	80.20 433	49.10 432	79.60 434	47.60 433
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 433	131.36 433	140.69 434	151.38 434	151.40 434	150.79 433	151.72 434	149.36 434	159.46 434	146.42 434	150.73 434	149.06 436	176.22 434	143.94 435	133.10 436	133.45 436	153.30 435	154.22 435	154.67 434	153.95 436	156.90 436	156.53 437	160.21 436	162.72 436	154.57 435	160.59 435	153.47 435	163.50 436
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF_test	168.38 434	396.55 438	180.19 435	193.64 435	133.63 433	193.53 434	141.18 433	219.97 435	133.80 433	188.12 435	133.62 433	187.99 437	133.61 433	133.68 434	133.47 437	133.49 437	193.64 436	133.70 434	193.74 435	133.73 435	193.58 437	133.90 436	133.51 435	133.58 435	193.57 436	133.62 434	193.54 436	139.69 435

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

AE-Stereo	252.48 436	202.00 434	361.00 439	502.00 439	324.00 438	321.00 435	482.00 441	423.00 439	227.00 438	201.00 436	273.00 438	101.00 433	207.00 435	198.00 436	183.00 438	181.00 438	221.00 437	232.00 439	477.00 437	220.00 438	111.00 434	100.00 434	219.00 438	214.00 437	204.00 437	211.00 437	200.00 437	222.00 439

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

EGLCR-Stereo	276.81 438	209.00 436	366.00 441	514.00 441	354.00 440	336.00 437	422.00 438	440.00 440	220.00 437	231.00 437	245.00 437	135.00 435	237.00 438	218.00 439	197.00 439	222.00 440	223.00 438	230.00 437	487.00 439	255.00 439	250.00 438	273.00 440	272.00 440	228.00 440	241.00 438	220.00 439	214.00 438	235.00 440

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GS-Stereo																							0.36 227	0.36 229	0.48 246	0.36 227	0.48 243	0.35 225

FADE			0.05 30	0.05 36				0.05 35		0.06 37			0.04 33	0.05 40	0.07 49	0.07 51	0.07 46	0.05 42		0.04 32	0.09 55	0.08 57	0.06 46	0.05 41	0.06 45		0.05 36	0.04 32

Low-res two-view benchmark