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 45	0.07 48	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 45	0.07 48	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 45	0.07 48	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	1.03 260	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 48	0.05 40	0.08 49	0.05 42	0.08 45	0.07 49	0.07 38	0.05 39	0.07 47	0.05 45	0.07 48	0.05 43	0.05 43	0.08 48	0.05 42	0.08 48	0.05 43	0.08 50	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 49	0.05 42	0.08 50	0.05 42

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

TS	0.08 33	0.08 46	0.16 91	0.08 48	0.06 50	0.08 49	0.06 49	0.15 77	0.06 48	0.08 42	0.06 49	0.08 50	0.06 51	0.14 100	0.06 47	0.06 49	0.08 48	0.06 50	0.08 48	0.06 51	0.08 50	0.06 49	0.06 45	0.06 50	0.08 49	0.06 49	0.08 50	0.06 50

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	1.47 292	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	1.47 292	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 78	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 283	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	1.46 291	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	1.32 283	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

anonymous	0.09 39	0.14 71	0.13 78	0.09 55	0.07 51	0.09 54	0.07 50	0.14 63	0.07 49	0.09 44	0.07 50	0.09 55	0.07 52	0.13 90	0.07 48	0.07 50	0.09 55	0.07 52	0.09 54	0.07 52	0.09 54	0.07 50	0.07 48	0.07 52	0.09 56	0.07 50	0.09 55	0.07 53

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 234	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 233	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	0.61 239	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 241	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	0.60 234	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 233	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	0.60 234	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 237	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 55	0.10 59	0.09 54	0.08 54	0.09 47	0.08 54	0.09 44	0.08 53	0.09 55	0.09 57	0.08 53	0.08 56	0.09 57	0.09 55	0.08 57	0.09 54	0.08 55	0.09 54	0.08 56	0.09 53	0.09 57	0.10 57	0.08 55	0.10 57	0.09 57

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	1.08 313	0.05 27	0.05 39	0.05 34	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

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

FADNet-RVC-Resample	0.10 46	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.05 35	0.05 42	0.07 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	1.53 335	0.04 32	0.05 36	0.05 42	0.06 46	0.05 42

FADNet_RVC	0.10 46	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 340	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

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

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

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

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

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

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

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

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

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

over-6	0.11 58	0.14 71	0.14 83	0.11 67	0.10 59	0.11 66	0.10 59	0.14 63	0.10 59	0.11 57	0.10 61	0.11 67	0.10 61	0.13 90	0.10 61	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 67	0.10 61	0.11 68	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.11 68	0.10 59	0.11 69	0.10 63

over v1	0.11 58	0.14 71	0.14 83	0.11 67	0.10 59	0.11 66	0.10 59	0.14 63	0.10 59	0.11 57	0.09 57	0.11 67	0.10 61	0.13 90	0.10 61	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 67	0.09 58	0.11 68	0.09 58	0.09 53	0.09 57	0.11 68	0.09 57	0.11 69	0.09 57

over-8	0.11 58	0.14 71	0.14 83	0.11 67	0.09 55	0.11 66	0.10 59	0.14 63	0.10 59	0.11 57	0.10 61	0.11 67	0.10 61	0.13 90	0.10 61	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 67	0.10 61	0.11 68	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.11 68	0.10 59	0.11 69	0.10 63

over-9	0.11 58	0.14 71	0.14 83	0.11 67	0.09 55	0.11 66	0.09 55	0.14 63	0.09 56	0.11 57	0.09 57	0.11 67	0.09 57	0.13 90	0.09 57	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 67	0.09 58	0.11 68	0.09 58	0.09 53	0.09 57	0.11 68	0.09 57	0.11 69	0.09 57

HLf8	0.11 58	0.05 37	0.61 239	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 271	0.04 32	0.07 38	0.07 50	0.06 45	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 50	0.08 48	0.06 50	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 50	0.06 45	0.07 52	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 58	0.12 66	0.09 44	0.12 72	0.09 55	0.12 71	0.09 55	0.12 61	0.09 56	0.12 61	0.09 57	0.11 67	0.09 57	0.09 54	0.09 57	0.09 57	0.12 73	0.16 125	0.21 125	0.09 58	0.12 73	0.09 58	0.09 53	0.09 57	0.12 73	0.28 167	0.12 74	0.09 57

FADNet-RVC	0.11 58	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 40	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 347	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 42

FADNet	0.11 58	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	1.74 344	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 42

F4.4	0.12 66	0.17 88	0.16 91	0.13 75	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 93	0.11 74	0.13 62	0.11 74	0.13 74	0.11 76	0.17 121	0.11 75	0.11 75	0.13 75	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76	0.10 58	0.11 79	0.13 74	0.11 77	0.13 76	0.11 78

FORCE_4.6	0.12 66	0.18 96	0.17 102	0.13 75	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 93	0.11 74	0.13 62	0.11 74	0.13 74	0.11 76	0.16 110	0.11 75	0.11 75	0.13 75	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.13 74	0.10 59	0.13 76	0.10 63

F5.5	0.12 66	0.17 88	0.16 91	0.13 75	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 84	0.11 74	0.13 62	0.11 74	0.13 74	0.11 76	0.16 110	0.11 75	0.11 75	0.13 75	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.13 74	0.11 77	0.13 76	0.11 78

F8.5	0.12 66	0.17 88	0.17 102	0.13 75	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 84	0.11 74	0.13 62	0.11 74	0.13 74	0.11 76	0.16 110	0.11 75	0.11 75	0.13 75	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.13 74	0.11 77	0.13 76	0.11 78

F7	0.12 66	0.18 96	0.17 102	0.13 75	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 84	0.11 74	0.13 62	0.11 74	0.13 74	0.11 76	0.16 110	0.11 75	0.11 75	0.13 75	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.13 74	0.11 77	0.13 76	0.11 78

FORCE_4.5	0.12 66	0.17 88	0.16 91	0.13 75	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 84	0.11 74	0.13 62	0.11 74	0.13 74	0.11 76	0.15 105	0.11 75	0.11 75	0.13 75	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.13 74	0.11 77	0.13 76	0.11 78

FORCE_4	0.12 66	0.17 88	0.16 91	0.13 75	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 84	0.11 74	0.13 62	0.11 74	0.13 74	0.11 76	0.16 110	0.11 75	0.11 75	0.13 75	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.13 74	0.11 77	0.13 76	0.11 78

FORCE_5	0.12 66	0.17 88	0.16 91	0.13 75	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.17 84	0.11 74	0.13 62	0.11 74	0.13 74	0.11 76	0.16 110	0.11 75	0.11 75	0.13 75	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.13 74	0.11 77	0.13 76	0.11 78

FORCE_6	0.12 66	0.17 88	0.16 91	0.13 75	0.10 59	0.13 74	0.11 73	0.17 84	0.11 74	0.13 62	0.11 74	0.13 74	0.11 76	0.16 110	0.11 75	0.11 75	0.13 75	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.13 74	0.11 77	0.13 76	0.11 78

ProNet	0.12 66	0.18 96	0.11 63	0.14 90	0.10 59	0.14 89	0.11 73	0.14 63	0.11 74	0.14 75	0.10 61	0.14 91	0.10 61	0.10 57	0.11 75	0.10 59	0.15 99	0.10 59	0.14 89	0.10 61	0.14 91	0.10 62	0.11 74	0.10 63	0.15 96	0.10 59	0.14 92	0.10 63

IPLG	0.12 66	0.15 78	0.12 69	0.14 90	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.14 63	0.11 74	0.15 81	0.11 74	0.14 91	0.11 76	0.12 83	0.11 75	0.11 75	0.14 90	0.11 78	0.14 89	0.11 76	0.14 91	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.14 89	0.11 77	0.14 92	0.11 78

MIPNet	0.12 66	0.15 78	0.12 69	0.14 90	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.14 63	0.11 74	0.15 81	0.11 74	0.14 91	0.11 76	0.12 83	0.11 75	0.11 75	0.14 90	0.11 78	0.15 100	0.11 76	0.14 91	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.14 89	0.11 77	0.14 92	0.11 78

AnyNet_C32	0.12 66	0.03 23	0.07 37	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 333	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 66	0.04 32	0.07 37	0.04 32	0.05 40	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 325	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

GFORCE	0.13 80	0.18 96	0.17 102	0.13 75	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 93	0.11 74	0.13 62	0.11 74	0.13 74	0.11 76	0.16 110	0.11 75	0.11 75	0.13 75	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.13 74	0.11 77	0.13 76	0.11 78

FORCE_4.7	0.13 80	0.18 96	0.17 102	0.13 75	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 93	0.11 74	0.13 62	0.11 74	0.13 74	0.11 76	0.17 121	0.11 75	0.11 75	0.13 75	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.13 74	0.11 77	0.13 76	0.11 78

FORCE_9	0.13 80	0.18 96	0.17 102	0.13 75	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 93	0.11 74	0.13 62	0.11 74	0.13 74	0.11 76	0.16 110	0.11 75	0.11 75	0.13 75	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.13 74	0.11 77	0.13 76	0.11 78

FORCE_8	0.13 80	0.18 96	0.17 102	0.13 75	0.11 75	0.13 74	0.11 73	0.18 93	0.11 74	0.13 62	0.11 74	0.13 74	0.11 76	0.18 130	0.11 75	0.11 75	0.13 75	0.11 78	0.13 73	0.11 76	0.13 75	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.13 74	0.11 77	0.13 76	0.11 78

S2M2_L	0.13 80	0.14 71	0.10 47	0.14 90	0.10 59	0.15 98	0.10 59	0.30 141	0.10 59	0.14 75	0.17 124	0.14 91	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.14 90	0.10 59	0.14 89	0.10 61	0.14 91	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.15 96	0.10 59	0.14 92	0.10 63
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 80	0.15 78	0.12 69	0.14 90	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.15 77	0.11 74	0.15 81	0.11 74	0.15 101	0.11 76	0.12 83	0.12 105	0.11 75	0.15 99	0.11 78	0.15 100	0.11 76	0.14 91	0.11 76	0.11 74	0.12 106	0.15 96	0.12 105	0.15 100	0.12 104

IPLGR_C	0.13 80	0.16 83	0.14 83	0.15 99	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.14 63	0.11 74	0.14 75	0.11 74	0.14 91	0.11 76	0.12 83	0.11 75	0.11 75	0.14 90	0.11 78	0.14 89	0.11 76	0.14 91	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.14 89	0.11 77	0.15 100	0.11 78

IPLGR	0.13 80	0.15 78	0.12 69	0.14 90	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.14 63	0.13 108	0.15 81	0.11 74	0.14 91	0.12 108	0.12 83	0.11 75	0.11 75	0.14 90	0.11 78	0.14 89	0.11 76	0.14 91	0.11 76	0.11 74	0.12 106	0.15 96	0.11 77	0.14 92	0.11 78

ACRE	0.13 80	0.16 83	0.12 69	0.14 90	0.11 75	0.14 89	0.11 73	0.15 77	0.11 74	0.14 75	0.11 74	0.14 91	0.11 76	0.12 83	0.11 75	0.11 75	0.14 90	0.11 78	0.14 89	0.11 76	0.14 91	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.14 89	0.11 77	0.14 92	0.11 78

ICVP	0.13 80	0.16 83	0.11 63	0.16 107	0.11 75	0.16 107	0.11 73	0.16 80	0.11 74	0.16 94	0.11 74	0.16 110	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.16 107	0.11 78	0.16 107	0.11 76	0.16 108	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.16 108	0.11 77	0.16 107	0.11 78
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 80	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 55	0.04 31	0.04 32	2.46 336	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 91	0.13 69	0.14 83	0.14 90	0.14 116	0.14 89	0.14 113	0.14 63	0.14 113	0.14 75	0.14 113	0.14 91	0.14 118	0.14 100	0.14 117	0.14 115	0.14 90	0.14 118	0.14 89	0.14 117	0.14 91	0.14 116	0.14 114	0.14 117	0.14 89	0.14 114	0.14 92	0.14 118
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 91	0.17 88	0.11 63	0.17 112	0.11 75	0.17 109	0.12 104	0.17 84	0.11 74	0.17 98	0.11 74	0.17 114	0.11 76	0.12 83	0.12 105	0.12 103	0.17 113	0.12 108	0.17 110	0.12 108	0.17 112	0.12 106	0.12 103	0.12 106	0.17 111	0.12 105	0.17 111	0.12 104

ELAS_RVC	0.14 91	0.18 96	0.11 63	0.19 119	0.11 75	0.18 113	0.13 109	0.16 80	0.11 74	0.17 98	0.11 74	0.14 91	0.11 76	0.09 54	0.11 75	0.12 103	0.17 113	0.10 59	0.18 114	0.11 76	0.18 114	0.11 76	0.10 58	0.11 79	0.19 118	0.11 77	0.19 116	0.12 104
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 91	0.19 107	0.11 63	0.20 122	0.11 75	0.20 122	0.12 104	0.18 93	0.12 102	0.18 101	0.12 105	0.19 120	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.18 117	0.11 78	0.19 118	0.11 76	0.19 118	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.20 122	0.11 77	0.20 121	0.12 104
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 91	0.23 117	0.10 47	0.19 119	0.11 75	0.20 122	0.11 73	0.16 80	0.10 59	0.15 81	0.11 74	0.15 101	0.11 76	0.09 54	0.11 75	0.11 75	0.16 107	0.10 59	0.17 110	0.11 76	0.18 114	0.11 76	0.09 53	0.10 63	0.18 114	0.11 77	0.19 116	0.12 104
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 96	0.18 96	0.13 78	0.18 116	0.13 111	0.19 118	0.13 109	0.18 93	0.13 108	0.18 101	0.13 111	0.18 117	0.13 114	0.13 90	0.13 110	0.13 109	0.18 117	0.13 112	0.18 114	0.13 114	0.18 114	0.13 112	0.13 110	0.10 63	0.19 118	0.14 114	0.19 116	0.13 113

CCAANet	0.15 96	0.14 71	0.14 83	0.14 90	0.14 116	0.14 89	0.16 126	0.14 63	0.21 143	0.14 75	0.23 152	0.14 91	0.14 118	0.14 100	0.14 117	0.14 115	0.14 90	0.14 118	0.14 89	0.14 117	0.14 91	0.14 116	0.14 114	0.14 117	0.14 89	0.14 114	0.14 92	0.16 123

BEATNet-Init1	0.15 96	0.07 44	0.10 47	0.08 48	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 39	0.07 49	2.19 321	0.08 53	0.08 50	0.07 52	0.07 48	0.07 48	0.07 50	0.08 48	0.07 52	0.08 48	0.08 55	0.07 47	0.07 50	0.07 48	0.07 52	0.08 49	0.07 50	0.07 48	0.07 53

DeepPrunerF	0.15 96	0.07 44	0.10 47	0.08 48	0.07 51	0.07 47	0.07 50	0.07 39	0.07 49	2.19 321	0.08 53	0.08 50	0.07 52	0.07 48	0.07 48	0.07 50	0.08 48	0.07 52	0.08 48	0.08 55	0.07 47	0.07 50	0.07 48	0.07 52	0.08 49	0.07 50	0.07 48	0.07 53

DeepPruner_ROB	0.15 96	0.18 96	0.12 69	0.18 116	0.12 106	0.18 113	0.12 104	0.18 93	0.13 108	0.18 101	0.12 105	0.18 117	0.12 108	0.13 90	0.12 105	0.13 109	0.18 117	0.13 112	0.18 114	0.12 108	0.19 118	0.12 106	0.13 110	0.12 106	0.18 114	0.12 105	0.18 113	0.12 104

LALA_ROB	0.15 96	0.21 110	0.12 69	0.21 127	0.12 106	0.20 122	0.14 113	0.20 102	0.12 102	0.22 114	0.12 105	0.16 110	0.12 108	0.10 57	0.12 105	0.12 103	0.21 127	0.11 78	0.22 127	0.12 108	0.20 122	0.12 106	0.11 74	0.12 106	0.21 127	0.14 114	0.21 125	0.13 113

test_for_model	0.17 102	1.25 272	0.20 120	0.15 99	0.11 75	0.15 98	0.11 73	0.21 106	0.11 74	0.15 81	0.11 74	0.15 101	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.15 99	0.11 78	0.15 100	0.11 76	0.15 101	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.15 96	0.11 77	0.15 100	0.11 78

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 102	1.25 272	0.20 120	0.15 99	0.11 75	0.15 98	0.11 73	0.21 106	0.11 74	0.15 81	0.11 74	0.15 101	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.15 99	0.11 78	0.15 100	0.11 76	0.15 101	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.15 96	0.11 77	0.15 100	0.11 78

testlalala	0.17 102	1.25 272	0.20 120	0.15 99	0.11 75	0.15 98	0.11 73	0.21 106	0.11 74	0.15 81	0.11 74	0.15 101	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.15 99	0.11 78	0.15 100	0.11 76	0.15 101	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.15 96	0.11 77	0.15 100	0.11 78

GCAPDPT-zeroshot	0.17 102	1.25 272	0.20 120	0.15 99	0.11 75	0.15 98	0.11 73	0.21 106	0.11 74	0.15 81	0.11 74	0.15 101	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.15 99	0.11 78	0.15 100	0.11 76	0.15 101	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.15 96	0.11 77	0.15 100	0.11 78

GCAP-Stereo	0.17 102	1.25 272	0.20 120	0.15 99	0.11 75	0.15 98	0.11 73	0.21 106	0.11 74	0.15 81	0.11 74	0.15 101	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.15 99	0.11 78	0.15 100	0.11 76	0.15 101	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.15 96	0.11 77	0.15 100	0.11 78

DepthFocus	0.18 107	0.22 112	0.15 90	0.22 130	0.15 121	0.22 130	0.15 120	0.21 106	0.15 116	0.21 111	0.15 118	0.21 125	0.15 122	0.15 105	0.15 122	0.15 122	0.21 127	0.15 123	0.22 127	0.15 124	0.22 129	0.15 122	0.15 117	0.15 122	0.22 130	0.15 121	0.22 128	0.15 120

IGEV_Zeroshot_test	0.18 107	0.22 112	0.18 114	0.21 127	0.18 140	0.20 122	0.17 129	0.20 102	0.16 118	0.25 127	0.16 122	0.21 125	0.17 129	0.16 110	0.18 137	0.15 122	0.20 123	0.16 125	0.20 121	0.18 140	0.21 125	0.17 131	0.17 123	0.17 126	0.20 122	0.17 128	0.20 121	0.16 123

dd	0.18 107	0.22 112	0.16 91	0.22 130	0.15 121	0.22 130	0.15 120	0.21 106	0.15 116	0.21 111	0.15 118	0.21 125	0.15 122	0.15 105	0.15 122	0.15 122	0.22 131	0.14 118	0.22 127	0.14 117	0.22 129	0.15 122	0.16 121	0.15 122	0.23 136	0.15 121	0.22 128	0.16 123

dad	0.18 107	0.23 117	0.16 91	0.22 130	0.15 121	0.22 130	0.15 120	0.22 114	0.16 118	0.21 111	0.15 118	0.22 129	0.15 122	0.15 105	0.16 125	0.17 126	0.23 136	0.17 129	0.23 135	0.15 124	0.22 129	0.15 122	0.15 117	0.15 122	0.22 130	0.15 121	0.22 128	0.16 123

depth_test_26	0.19 111	0.36 153	0.26 143	0.21 127	0.14 116	0.21 128	0.14 113	0.36 157	0.14 113	0.20 107	0.14 113	0.24 142	0.14 118	0.14 100	0.14 117	0.14 115	0.21 127	0.14 118	0.21 125	0.14 117	0.21 125	0.14 116	0.26 157	0.14 117	0.21 127	0.14 114	0.21 125	0.14 118

MSKI-zero shot	0.19 111	0.21 110	0.16 91	0.22 130	0.16 126	0.23 139	0.17 129	0.22 114	0.17 124	0.22 114	0.17 124	0.22 129	0.16 125	0.19 135	0.16 125	0.17 126	0.23 136	0.16 125	0.22 127	0.16 126	0.22 129	0.17 131	0.16 121	0.17 126	0.22 130	0.19 142	0.22 128	0.16 123

MIM_Stereo	0.19 111	0.23 117	0.18 114	0.22 130	0.16 126	0.22 130	0.16 126	0.21 106	0.16 118	0.22 114	0.17 124	0.21 125	0.17 129	0.20 136	0.18 137	0.17 126	0.22 131	0.18 142	0.22 127	0.16 126	0.21 125	0.16 126	0.17 123	0.17 126	0.21 127	0.16 126	0.22 128	0.20 144

UNet	0.19 111	0.13 69	0.09 44	0.13 75	0.09 55	0.13 74	0.09 55	0.13 62	0.09 56	0.90 240	0.09 57	0.13 74	0.09 57	0.10 57	0.09 57	0.70 281	0.13 75	0.09 58	0.13 73	0.10 61	0.91 274	0.09 58	0.10 58	0.09 57	0.13 74	0.10 59	0.13 76	0.09 57

iResNet	0.19 111	0.23 117	0.17 102	0.22 130	0.17 130	0.22 130	0.19 143	0.22 114	0.17 124	0.22 114	0.17 124	0.22 129	0.17 129	0.17 121	0.17 129	0.17 126	0.22 131	0.17 129	0.22 127	0.17 130	0.23 136	0.17 131	0.18 137	0.17 126	0.23 136	0.17 128	0.23 137	0.17 130

LACA2	0.20 116	0.27 136	0.22 128	0.24 143	0.17 130	0.24 143	0.17 129	0.26 132	0.17 124	0.24 121	0.17 124	0.24 142	0.17 129	0.21 141	0.17 129	0.17 126	0.24 141	0.17 129	0.24 141	0.17 130	0.24 139	0.17 131	0.17 123	0.17 126	0.24 142	0.17 128	0.24 139	0.17 130

LACA1	0.20 116	0.27 136	0.22 128	0.24 143	0.17 130	0.24 143	0.17 129	0.27 135	0.17 124	0.24 121	0.17 124	0.24 142	0.17 129	0.21 141	0.17 129	0.17 126	0.24 141	0.17 129	0.24 141	0.17 130	0.24 139	0.17 131	0.17 123	0.17 126	0.24 142	0.17 128	0.24 139	0.17 130

ACV-stereo	0.20 116	0.23 117	0.17 102	0.23 138	0.17 130	0.23 139	0.17 129	0.23 122	0.17 124	0.23 120	0.17 124	0.23 135	0.17 129	0.17 121	0.17 129	0.17 126	0.24 141	0.17 129	0.23 135	0.17 130	0.24 139	0.17 131	0.17 123	0.17 126	0.23 136	0.17 128	0.23 137	0.17 130

DAS	0.20 116	0.20 108	0.20 120	0.20 122	0.20 146	0.20 122	0.20 145	0.20 102	0.20 140	0.20 107	0.20 143	0.20 123	0.20 144	0.20 136	0.20 146	0.20 139	0.20 123	0.20 148	0.20 121	0.20 147	0.20 122	0.20 146	0.20 142	0.20 144	0.20 122	0.20 143	0.20 121	0.20 144

ASD4	0.20 116	0.20 108	0.20 120	0.20 122	0.20 146	0.20 122	0.20 145	0.20 102	0.20 140	0.20 107	0.20 143	0.20 123	0.20 144	0.20 136	0.20 146	0.20 139	0.20 123	0.20 148	0.20 121	0.20 147	0.20 122	0.20 146	0.20 142	0.20 144	0.20 122	0.20 143	0.20 121	0.20 144

iResNetv2_ROB	0.20 116	0.22 112	0.19 118	0.23 138	0.19 144	0.22 130	0.17 129	0.22 114	0.17 124	0.22 114	0.17 124	0.22 129	0.17 129	0.18 130	0.18 137	0.19 138	0.22 131	0.17 129	0.23 135	0.17 130	0.25 143	0.18 142	0.17 123	0.18 140	0.23 136	0.17 128	0.25 148	0.17 130

LACA3	0.21 122	0.27 136	0.23 133	0.25 148	0.17 130	0.25 151	0.17 129	0.28 136	0.17 124	0.25 127	0.17 124	0.25 147	0.17 129	0.22 144	0.17 129	0.17 126	0.25 149	0.17 129	0.25 148	0.17 130	0.25 143	0.17 131	0.17 123	0.17 126	0.25 150	0.17 128	0.25 148	0.17 130

ITSA-stereo	0.21 122	0.16 83	0.12 69	0.16 107	0.13 111	0.18 113	0.14 113	0.16 80	1.89 352	0.16 94	0.12 105	0.17 114	0.12 108	0.13 90	0.13 110	0.13 109	0.17 113	0.13 112	0.17 110	0.12 108	0.16 108	0.12 106	0.12 103	0.12 106	0.17 111	0.12 105	0.16 107	0.12 104

Pointernet	0.22 124	0.41 163	0.38 174	0.22 130	0.17 130	0.22 130	0.17 129	0.41 175	0.17 124	0.22 114	0.17 124	0.22 129	0.17 129	0.18 130	0.18 137	0.18 135	0.23 136	0.18 142	0.23 135	0.18 140	0.23 136	0.18 142	0.17 123	0.17 126	0.22 130	0.18 140	0.22 128	0.17 130

JetRed	0.22 124	0.11 63	0.12 69	0.11 67	0.11 75	0.11 66	0.11 73	0.11 58	0.11 74	2.93 347	0.11 74	0.11 67	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.12 103	0.11 68	0.11 78	0.11 67	0.11 76	0.11 68	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.11 68	0.11 77	0.11 69	0.11 78

JetBlue	0.23 126	0.12 66	0.13 78	0.12 72	0.12 106	0.12 71	0.11 73	0.14 63	0.12 102	3.07 348	0.12 105	0.12 73	0.11 76	0.11 73	0.13 110	0.13 109	0.12 73	0.12 108	0.13 73	0.11 76	0.12 73	0.13 112	0.12 103	0.14 117	0.13 74	0.12 105	0.12 74	0.11 78

SFCPSM	0.23 126	0.18 96	0.13 78	0.18 116	0.12 106	0.18 113	0.80 293	0.17 84	0.12 102	0.88 239	0.12 105	0.17 114	0.12 108	0.13 90	0.12 105	0.12 103	0.18 117	0.12 108	0.18 114	0.12 108	1.18 305	0.13 112	0.12 103	0.12 106	0.18 114	0.13 111	0.18 113	0.12 104

S2M2_XL	0.24 128	1.32 284	0.86 268	0.17 112	0.11 75	0.17 109	0.11 73	1.05 275	0.12 102	0.16 94	0.11 74	0.16 110	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.17 113	0.11 78	0.17 110	0.11 76	0.17 112	0.11 76	0.11 74	0.11 79	0.17 111	0.11 77	0.17 111	0.11 78
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 129	1.16 262	1.02 279	0.16 107	0.13 111	0.16 107	0.13 109	1.16 282	0.13 108	0.15 81	0.13 111	0.15 101	0.13 114	0.13 90	0.13 110	0.13 109	0.16 107	0.13 112	0.16 107	0.13 114	0.16 108	0.13 112	0.13 110	0.13 115	0.16 108	0.13 111	0.16 107	0.13 113

LoS_RVC	0.25 129	0.25 129	0.25 139	0.25 148	0.25 156	0.25 151	0.25 156	0.25 127	0.25 154	0.25 127	0.25 158	0.25 147	0.25 157	0.26 155	0.25 159	0.26 155	0.25 149	0.25 158	0.26 152	0.25 159	0.25 143	0.25 155	0.25 153	0.25 157	0.25 150	0.25 156	0.25 148	0.25 157

tt_ll	0.25 129	0.25 129	0.25 139	0.25 148	0.25 156	0.25 151	0.25 156	0.25 127	0.25 154	0.25 127	0.25 158	0.25 147	0.25 157	0.26 155	0.25 159	0.26 155	0.25 149	0.25 158	0.26 152	0.25 159	0.25 143	0.25 155	0.25 153	0.25 157	0.25 150	0.25 156	0.25 148	0.25 157

CAS	0.25 129	0.25 129	0.25 139	0.25 148	0.26 158	0.26 158	0.26 158	0.25 127	0.25 154	0.25 127	0.25 158	0.25 147	0.25 157	0.25 153	0.25 159	0.25 152	0.26 156	0.25 158	0.26 152	0.26 163	0.25 143	0.25 155	0.25 153	0.26 161	0.25 150	0.26 160	0.25 148	0.25 157

LoS	0.25 129	0.25 129	0.27 145	0.27 157	0.26 158	0.25 151	0.26 158	0.26 132	0.25 154	0.26 134	0.25 158	0.25 147	0.25 157	0.26 155	0.25 159	0.25 152	0.25 149	0.25 158	0.25 148	0.25 159	0.27 152	0.25 155	0.26 157	0.26 161	0.26 155	0.25 156	0.25 148	0.25 157
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 134	1.28 283	1.07 287	0.15 99	0.13 111	0.15 98	0.14 113	1.22 289	0.13 108	0.16 94	0.17 124	0.16 110	0.14 118	0.14 100	0.15 122	0.14 115	0.15 99	0.14 118	0.16 107	0.14 117	0.16 108	0.14 116	0.14 114	0.14 117	0.16 108	0.14 114	0.16 107	0.15 120

small-0shot	0.27 135	0.27 136	0.26 143	0.26 154	0.27 163	0.27 159	0.27 162	0.26 132	0.26 161	0.27 135	0.27 166	0.26 156	0.26 163	0.26 155	0.26 164	0.27 164	0.27 158	0.26 162	0.27 156	0.27 167	0.26 151	0.27 162	0.26 157	0.26 161	0.27 157	0.27 163	0.27 157	0.26 162

MatchStereo	0.27 135	0.12 66	2.51 351	0.12 72	0.11 75	0.12 71	0.11 73	2.54 340	0.08 54	0.09 44	0.08 53	0.08 50	0.07 52	0.07 48	0.09 57	0.07 50	0.09 55	0.07 52	0.09 54	0.07 52	0.09 54	0.07 50	0.08 52	0.07 52	0.08 49	0.08 55	0.09 55	0.08 56
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
model_zeroshot	0.27 135	0.30 143	0.19 118	0.36 176	0.23 154	0.25 151	0.27 162	0.33 144	0.21 143	0.35 144	0.22 149	0.25 147	0.27 166	0.26 155	0.23 154	0.26 155	0.35 169	0.22 151	0.36 170	0.23 156	0.25 143	0.27 162	0.27 161	0.23 154	0.36 171	0.22 150	0.25 148	0.27 166

DCVSM-stereo	0.27 135	0.38 156	0.22 128	0.38 182	0.22 149	0.38 184	0.22 150	0.29 139	0.22 148	0.29 137	0.22 149	0.29 160	0.22 151	0.22 144	0.21 148	0.21 143	0.38 180	0.22 151	0.38 179	0.22 151	0.38 173	0.22 149	0.21 144	0.25 157	0.38 178	0.21 147	0.38 176	0.21 148

DLNR_Zeroshot_test	0.27 135	0.30 143	0.23 133	0.30 162	0.22 149	0.31 163	0.24 154	0.29 139	0.23 151	0.38 155	0.23 152	0.29 160	0.23 155	0.22 144	0.23 154	0.23 148	0.30 162	0.34 200	0.29 159	0.23 156	0.29 156	0.29 186	0.22 147	0.23 154	0.30 161	0.23 153	0.30 160	0.23 155

HGLStereo	0.27 135	0.25 129	0.21 127	0.35 172	0.21 148	0.35 170	0.21 148	0.34 150	0.21 143	0.39 160	0.21 146	0.34 166	0.21 149	0.22 144	0.21 148	0.21 143	0.35 169	0.22 151	0.35 167	0.22 151	0.35 164	0.22 149	0.21 144	0.21 148	0.35 169	0.21 147	0.35 168	0.21 148

iResNet_ROB	0.28 141	0.32 147	0.24 138	0.33 166	0.26 158	0.32 165	0.24 154	0.33 144	0.25 154	0.33 139	0.24 156	0.35 169	0.24 156	0.23 149	0.24 158	0.25 152	0.32 164	0.24 157	0.36 170	0.24 158	0.32 158	0.28 170	0.24 152	0.24 156	0.32 163	0.24 155	0.33 162	0.24 156

IGEV-FE	0.29 142	2.85 330	0.36 170	0.20 122	0.17 130	0.19 118	0.17 129	0.37 159	0.17 124	0.19 104	0.17 124	0.19 120	0.17 129	0.17 121	0.17 129	0.17 126	0.19 122	0.17 129	0.19 118	0.17 130	0.19 118	0.17 131	0.17 123	0.17 126	0.19 118	0.17 128	0.19 116	0.17 130

IMH-64-1	0.29 142	0.23 117	0.23 133	0.23 138	0.22 149	0.22 130	0.23 152	0.22 114	0.22 148	2.02 314	0.23 152	0.23 135	0.22 151	0.23 149	0.23 154	0.23 148	0.23 136	0.22 151	0.23 135	0.22 151	0.22 129	0.22 149	0.22 147	0.22 151	0.22 130	0.22 150	0.22 128	0.22 151

IMH-64	0.29 142	0.23 117	0.23 133	0.23 138	0.22 149	0.22 130	0.23 152	0.22 114	0.22 148	2.02 314	0.23 152	0.23 135	0.22 151	0.23 149	0.23 154	0.23 148	0.23 136	0.22 151	0.23 135	0.22 151	0.22 129	0.22 149	0.22 147	0.22 151	0.22 130	0.22 150	0.22 128	0.22 151

UPFNet	0.29 142	0.24 125	0.16 91	0.24 143	0.16 126	0.24 143	0.16 126	0.23 122	0.16 118	1.19 273	0.16 122	0.23 135	0.16 125	0.17 121	0.16 125	0.89 293	0.24 141	0.16 125	0.24 141	0.18 140	1.20 308	0.16 126	0.17 123	0.16 125	0.24 142	0.16 126	0.24 139	0.16 123

WAO-6	0.30 146	0.22 112	0.23 133	0.22 130	0.23 154	0.23 139	0.22 150	0.22 114	0.23 151	2.21 324	0.22 149	0.22 129	0.22 151	0.22 144	0.22 152	0.23 148	0.22 131	0.23 156	0.22 127	0.22 151	0.22 129	0.22 149	0.22 147	0.22 151	0.23 136	0.23 153	0.22 128	0.22 151

anonymity	0.30 146	0.34 149	0.27 145	0.33 166	0.27 163	0.33 166	0.28 170	0.33 144	0.28 170	0.33 139	0.28 171	0.33 164	0.28 169	0.28 169	0.28 173	0.28 167	0.34 166	0.28 168	0.34 165	0.28 170	0.34 160	0.27 162	0.27 161	0.27 166	0.34 166	0.28 167	0.34 166	0.28 170

iRaft-Stereo_20w	0.30 146	0.46 182	0.27 145	0.34 168	0.26 158	0.35 170	0.28 170	0.34 150	0.26 161	0.34 142	0.26 162	0.34 166	0.26 163	0.26 155	0.26 164	0.26 155	0.34 166	0.26 162	0.34 165	0.26 163	0.34 160	0.26 161	0.26 157	0.26 161	0.34 166	0.26 160	0.34 166	0.26 162

MMNet	0.30 146	0.24 125	0.17 102	0.24 143	0.17 130	0.24 143	0.17 129	0.23 122	0.18 135	1.21 276	0.17 124	0.23 135	0.17 129	0.17 121	0.17 129	0.89 293	0.24 141	0.17 129	0.24 141	0.17 130	1.22 310	0.16 126	0.17 123	0.17 126	0.24 142	0.17 128	0.24 139	0.17 130

delet	0.30 146	0.24 125	0.17 102	0.24 143	0.17 130	0.24 143	0.17 129	0.23 122	0.16 118	1.21 276	0.17 124	0.24 142	0.17 129	0.17 121	0.17 129	0.91 297	0.24 141	0.17 129	0.24 141	0.17 130	1.23 312	0.17 131	0.17 123	0.17 126	0.24 142	0.17 128	0.24 139	0.17 130

psm_up	0.30 146	0.24 125	0.17 102	0.25 148	0.17 130	0.24 143	0.17 129	0.24 126	0.17 124	1.20 275	0.17 124	0.23 135	0.17 129	0.17 121	0.18 137	0.90 296	0.24 141	0.17 129	0.25 148	0.17 130	1.24 315	0.17 131	0.17 123	0.17 126	0.24 142	0.17 128	0.24 139	0.17 130

MLCV	0.30 146	0.33 148	0.28 148	0.34 168	0.28 168	0.33 166	0.28 170	0.33 144	0.29 178	0.33 139	0.27 166	0.33 164	0.28 169	0.26 155	0.29 184	0.28 167	0.33 165	0.28 168	0.33 162	0.28 170	0.33 159	0.27 162	0.28 167	0.28 171	0.33 164	0.28 167	0.33 162	0.28 170

DN-CSS_ROB	0.30 146	0.34 149	0.29 153	0.34 168	0.27 163	0.34 168	0.28 170	0.33 144	0.27 164	0.34 142	0.27 166	0.34 166	0.28 169	0.29 174	0.27 168	0.26 155	0.35 169	0.29 181	0.33 162	0.28 170	0.34 160	0.28 170	0.28 167	0.27 166	0.34 166	0.28 167	0.33 162	0.28 170

SCION-MonSter(vits)	0.31 154	0.76 232	0.22 128	0.19 119	0.15 121	0.19 118	0.15 120	0.41 175	0.27 164	0.38 155	0.27 166	0.38 182	0.27 166	0.27 163	0.27 168	0.27 164	0.40 197	0.27 166	0.39 191	0.27 167	0.39 184	0.27 162	0.27 161	0.27 166	0.39 189	0.27 163	0.39 188	0.27 166

UNDER WATER-64	0.31 154	0.25 129	0.25 139	0.26 154	0.26 158	0.25 151	0.26 158	0.25 127	0.26 161	1.69 298	0.26 162	0.25 147	0.25 157	0.25 153	0.26 164	0.26 155	0.25 149	0.26 162	0.26 152	0.26 163	0.25 143	0.25 155	0.25 153	0.25 157	0.26 155	0.26 160	0.25 148	0.26 162

LG-Stereo_L2	0.32 156	0.45 178	0.36 170	0.37 178	0.27 163	0.37 179	0.27 162	0.43 181	0.27 164	0.36 150	0.31 193	0.36 175	0.27 166	0.27 163	0.27 168	0.30 185	0.37 177	0.27 166	0.37 174	0.27 167	0.37 170	0.27 162	0.27 161	0.27 166	0.37 175	0.27 163	0.37 174	0.27 166

CASnet	0.32 156	0.53 198	0.34 167	0.27 157	0.31 194	0.34 168	0.29 187	0.31 142	0.32 190	0.25 127	0.31 193	0.27 157	0.40 224	0.45 225	0.27 168	0.30 185	0.26 156	0.40 223	0.28 158	0.37 213	0.28 154	0.39 221	0.29 178	0.40 226	0.29 160	0.28 167	0.24 139	0.30 192
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 156	0.45 178	0.29 153	0.36 176	0.29 182	0.36 175	0.29 187	0.36 157	0.29 178	0.35 144	0.29 181	0.35 169	0.28 169	0.27 163	0.28 173	0.28 167	0.35 169	0.28 168	0.35 167	0.28 170	0.35 164	0.28 170	0.29 178	0.29 185	0.36 171	0.29 186	0.36 171	0.29 185

TS12	0.33 159	0.16 83	1.86 333	0.16 107	0.14 116	0.15 98	0.14 113	1.78 307	0.21 143	0.15 81	0.14 113	0.15 101	0.16 125	1.83 338	0.18 137	0.20 139	0.14 90	0.11 78	0.12 72	0.11 76	0.15 101	0.14 116	0.12 103	0.09 57	0.15 96	0.10 59	0.10 57	0.13 113

RSM	0.33 159	0.36 153	0.31 162	0.39 196	0.32 198	0.36 175	0.30 194	0.35 153	0.38 211	0.35 144	0.31 193	0.35 169	0.30 189	0.30 180	0.31 194	0.30 185	0.36 174	0.31 192	0.36 170	0.30 191	0.36 168	0.31 193	0.31 191	0.31 193	0.36 171	0.31 194	0.36 171	0.31 196

SQANet	0.33 159	0.28 140	0.28 148	0.28 161	0.28 168	0.29 161	0.28 170	0.28 136	0.28 170	1.59 295	0.28 171	0.28 159	0.28 169	0.28 169	0.28 173	0.28 167	0.28 160	0.28 168	0.29 159	0.28 170	0.28 154	0.28 170	0.28 167	0.28 171	0.28 159	0.28 167	0.28 158	0.28 170

DGSMNet	0.33 159	0.42 173	0.28 148	0.40 197	0.28 168	0.40 196	0.28 170	0.40 173	0.28 170	0.40 168	0.28 171	0.39 188	0.28 169	0.27 163	0.28 173	0.28 167	0.40 197	0.28 168	0.42 208	0.29 183	0.41 192	0.31 193	0.29 178	0.28 171	0.41 197	0.28 167	0.42 207	0.29 185

gcap_with_dpt	0.34 163	0.42 173	0.29 153	0.42 208	0.29 182	0.42 209	0.29 187	0.39 169	0.29 178	0.39 160	0.29 181	0.39 188	0.29 181	0.29 174	0.29 184	0.28 167	0.42 206	0.29 181	0.42 208	0.29 183	0.42 203	0.28 170	0.28 167	0.28 171	0.41 197	0.28 167	0.41 195	0.28 170

castereo	0.34 163	1.59 290	1.39 307	0.17 112	0.15 121	0.18 113	0.26 158	1.74 306	0.17 124	0.19 104	0.18 139	0.18 117	0.20 144	0.20 136	0.22 152	0.21 143	0.18 117	0.17 129	0.19 118	0.16 126	0.18 114	0.20 146	0.17 123	0.21 148	0.19 118	0.17 128	0.19 116	0.16 123

GCAP-BAT	0.34 163	0.42 173	0.29 153	0.42 208	0.29 182	0.42 209	0.29 187	0.39 169	0.29 178	0.39 160	0.29 181	0.39 188	0.29 181	0.29 174	0.29 184	0.28 167	0.42 206	0.29 181	0.42 208	0.29 183	0.42 203	0.28 170	0.28 167	0.28 171	0.41 197	0.28 167	0.41 195	0.28 170

RAFT-Test	0.34 163	0.45 178	0.30 159	0.38 182	0.32 198	0.40 196	0.32 200	0.39 169	0.32 190	0.39 160	0.30 189	0.37 177	0.29 181	0.30 180	0.30 190	0.29 180	0.38 180	0.30 188	0.38 179	0.29 183	0.38 173	0.29 186	0.29 178	0.30 191	0.38 178	0.30 191	0.38 176	0.30 192

RAFT + AFF	0.34 163	0.29 141	0.32 165	0.31 164	0.30 190	0.39 193	0.32 200	0.39 169	0.30 182	0.39 160	0.32 196	0.39 188	0.32 194	0.35 193	0.36 206	0.32 194	0.38 180	0.31 192	0.38 179	0.31 196	0.38 173	0.28 170	0.37 211	0.34 202	0.38 178	0.30 191	0.38 176	0.28 170

ETE_ROB	0.35 168	0.35 152	0.35 168	0.35 172	0.35 206	0.35 170	0.35 203	0.35 153	0.35 202	0.35 144	0.35 204	0.35 169	0.35 203	0.35 193	0.35 202	0.35 202	0.35 169	0.35 204	0.35 167	0.35 206	0.35 164	0.35 202	0.35 202	0.35 206	0.35 169	0.35 203	0.35 168	0.35 205

VIP-Stereo	0.36 169	2.00 303	1.11 291	0.26 154	0.16 126	0.24 143	0.15 120	2.00 321	0.23 151	0.24 121	0.15 118	0.23 135	0.16 125	0.16 110	0.16 125	0.15 122	0.24 141	0.15 123	0.24 141	0.16 126	0.24 139	0.15 122	0.15 117	0.20 144	0.24 142	0.15 121	0.24 139	0.15 120

GREAT-IGEV	0.36 169	0.46 182	0.33 166	0.43 211	0.30 190	0.43 215	0.30 194	0.45 184	0.30 182	0.42 180	0.30 189	0.43 210	0.30 189	0.30 180	0.30 190	0.30 185	0.43 212	0.30 188	0.43 212	0.30 191	0.43 206	0.30 190	0.30 188	0.30 191	0.43 211	0.30 191	0.43 209	0.30 192
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	0.36 169	0.50 195	0.30 159	0.40 197	0.29 182	0.40 196	0.29 187	0.35 153	0.30 182	0.47 192	0.30 189	0.35 169	0.32 194	0.29 174	0.34 200	0.33 198	0.59 246	0.31 192	0.39 191	0.29 183	0.37 170	0.38 212	0.29 178	0.31 193	0.58 250	0.28 167	0.51 235	0.29 185

GEStereo_RVC	0.36 169	0.23 117	0.18 114	0.23 138	0.18 140	0.23 139	0.19 143	0.22 114	0.19 137	0.24 121	0.20 143	0.24 142	0.18 142	0.18 130	0.18 137	0.21 143	0.25 149	0.18 142	0.22 127	0.18 140	0.23 136	0.18 142	0.19 140	0.20 144	0.23 136	0.20 143	4.43 370	0.19 142

DMCA	0.36 169	0.38 156	0.37 172	0.35 172	0.35 206	0.35 170	0.36 209	0.35 153	0.36 207	0.36 150	0.37 214	0.36 175	0.36 208	0.36 198	0.35 202	0.37 207	0.36 174	0.36 206	0.36 170	0.36 210	0.36 168	0.35 202	0.36 207	0.36 209	0.37 175	0.36 207	0.36 171	0.36 210

NBS	0.37 174	0.38 156	0.38 174	0.38 182	0.39 221	0.37 179	0.36 209	0.37 159	0.37 209	0.37 152	0.35 204	0.37 177	0.39 222	0.37 200	0.38 211	0.39 218	0.38 180	0.36 206	0.37 174	0.36 210	0.38 173	0.37 208	0.39 221	0.37 215	0.38 178	0.35 203	0.38 176	0.39 222

LACA_dic	0.37 174	1.72 295	1.69 322	0.13 75	0.12 106	0.15 98	0.12 104	1.69 304	0.16 118	0.17 98	0.19 142	0.13 74	0.12 108	1.70 335	0.13 110	0.13 109	0.16 107	0.12 108	0.14 89	0.14 117	0.13 75	0.12 106	0.12 103	0.12 106	0.14 89	0.12 105	0.13 76	0.12 104

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 174	0.64 217	0.59 232	0.38 182	0.31 194	0.38 184	0.31 197	0.65 224	0.32 190	0.38 155	0.32 196	0.38 182	0.32 194	0.32 184	0.32 196	0.32 194	0.38 180	0.32 196	0.39 191	0.32 197	0.39 184	0.32 196	0.32 192	0.32 195	0.39 189	0.32 196	0.39 188	0.32 198

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 174	0.65 219	0.60 234	0.38 182	0.31 194	0.38 184	0.31 197	0.65 224	0.32 190	0.37 152	0.32 196	0.37 177	0.32 194	0.32 184	0.32 196	0.32 194	0.38 180	0.32 196	0.38 179	0.32 197	0.38 173	0.32 196	0.32 192	0.32 195	0.38 178	0.32 196	0.38 176	0.32 198

DDF-Stereo	0.37 174	0.57 208	0.50 213	0.40 197	0.32 198	0.40 196	0.32 200	0.53 208	0.32 190	0.39 160	0.32 196	0.39 188	0.32 194	0.32 184	0.32 196	0.32 194	0.40 197	0.32 196	0.40 194	0.32 197	0.40 191	0.32 196	0.32 192	0.32 195	0.40 192	0.32 196	0.40 191	0.32 198

XPNet_ROB	0.37 174	0.37 155	0.37 172	0.37 178	0.37 212	0.37 179	0.37 215	0.37 159	0.37 209	0.37 152	0.37 214	0.37 177	0.37 210	0.37 200	0.37 209	0.37 207	0.37 177	0.37 212	0.37 174	0.37 213	0.37 170	0.37 208	0.37 211	0.37 215	0.37 175	0.37 213	0.37 174	0.37 213

GIP-stereo	0.38 180	0.56 205	0.40 179	0.45 219	0.33 201	0.44 217	0.35 203	0.49 198	0.33 196	0.43 183	0.32 196	0.42 206	0.31 191	0.33 188	0.33 199	0.34 199	0.40 197	0.32 196	0.40 194	0.32 197	0.43 206	0.38 212	0.33 197	0.32 195	0.43 211	0.32 196	0.42 207	0.34 204

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 180	1.06 255	0.54 221	0.59 252	0.27 163	0.46 219	0.27 162	0.46 185	0.27 164	0.46 189	0.27 166	0.46 214	0.26 163	0.27 163	0.27 168	0.26 155	0.46 216	0.26 162	0.45 215	0.30 191	0.46 210	0.27 162	0.27 161	0.27 166	0.46 215	0.27 163	0.45 212	0.26 162

CES	0.38 180	0.34 149	0.44 191	0.43 211	0.33 201	0.37 179	0.44 236	0.37 159	0.38 211	0.45 186	0.35 204	0.35 169	0.41 225	0.45 225	0.36 206	0.36 204	0.36 174	0.45 236	0.43 212	0.35 206	0.34 160	0.46 235	0.36 207	0.36 209	0.42 210	0.34 202	0.35 168	0.38 216

PML	0.39 183	0.56 205	0.29 153	0.55 246	0.28 168	0.56 247	0.28 170	0.51 205	0.28 170	0.50 198	0.28 171	0.51 235	0.28 169	0.29 174	0.28 173	0.29 180	0.56 244	0.29 181	0.57 250	0.28 170	0.56 242	0.28 170	0.28 167	0.29 185	0.56 247	0.28 167	0.56 244	0.28 170

CR-RVC	0.40 184	1.89 298	1.85 329	0.15 99	0.13 111	0.17 109	0.14 113	1.84 308	0.14 113	0.20 107	0.14 113	0.13 74	0.13 114	1.86 343	0.14 117	0.14 115	0.13 75	0.13 112	0.13 73	0.13 114	0.13 75	0.14 116	0.13 110	0.19 142	0.18 114	0.13 111	0.13 76	0.21 148

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 184	2.14 313	1.91 337	0.20 122	0.18 140	0.19 118	0.17 129	2.23 324	0.19 137	0.24 121	0.21 146	0.19 120	0.21 149	0.20 136	0.18 137	0.20 139	0.20 123	0.18 142	0.20 121	0.19 145	0.19 118	0.17 131	0.18 137	0.17 126	0.20 122	0.20 143	0.21 125	0.19 142

CR-Stereo	0.41 186	1.91 301	1.92 338	0.17 112	0.14 116	0.17 109	0.13 109	1.89 310	0.19 137	0.19 104	0.14 113	0.13 74	0.13 114	1.85 341	0.13 110	0.14 115	0.16 107	0.13 112	0.14 89	0.14 117	0.13 75	0.16 126	0.15 117	0.13 115	0.15 96	0.14 114	0.18 113	0.13 113

quiztm	0.41 186	0.45 178	0.40 179	0.44 214	0.39 221	0.45 218	0.39 225	0.44 183	0.40 220	0.45 186	0.39 225	0.45 213	0.39 222	0.39 212	0.40 225	0.39 218	0.45 215	0.40 223	0.45 215	0.39 224	0.44 208	0.39 221	0.39 221	0.39 224	0.44 213	0.39 223	0.44 211	0.39 222

GASTEREO	0.41 186	0.54 199	0.44 191	0.48 230	0.35 206	0.48 231	0.35 203	0.53 208	0.35 202	0.46 189	0.35 204	0.46 214	0.35 203	0.35 193	0.35 202	0.35 202	0.47 220	0.35 204	0.47 221	0.35 206	0.47 214	0.38 212	0.35 202	0.35 206	0.48 226	0.35 203	0.47 217	0.35 205

GwcNet-ADL	0.41 186	0.41 163	0.41 182	0.41 204	0.41 225	0.41 200	0.41 227	0.41 175	0.41 224	0.41 169	0.41 228	0.41 201	0.41 225	0.41 214	0.41 228	0.41 221	0.41 201	0.41 226	0.41 199	0.41 227	0.41 192	0.41 226	0.41 225	0.41 227	0.41 197	0.41 226	0.41 195	0.41 227

PSMNet-ADL	0.41 186	0.41 163	0.41 182	0.41 204	0.41 225	0.41 200	0.41 227	0.41 175	0.41 224	0.41 169	0.41 228	0.41 201	0.41 225	0.41 214	0.41 228	0.41 221	0.41 201	0.41 226	0.41 199	0.41 227	0.41 192	0.41 226	0.41 225	0.41 227	0.41 197	0.41 226	0.41 195	0.41 227

GANet-ADL	0.41 186	0.41 163	0.41 182	0.41 204	0.41 225	0.41 200	0.41 227	0.41 175	0.41 224	0.41 169	0.41 228	0.41 201	0.41 225	0.41 214	0.41 228	0.41 221	0.41 201	0.41 226	0.41 199	0.41 227	0.41 192	0.41 226	0.41 225	0.41 227	0.41 197	0.41 226	0.41 195	0.41 227

ADLNet	0.41 186	0.41 163	0.41 182	0.41 204	0.41 225	0.41 200	0.41 227	0.41 175	0.41 224	0.41 169	0.41 228	0.41 201	0.41 225	0.41 214	0.41 228	0.41 221	0.41 201	0.41 226	0.41 199	0.41 227	0.41 192	0.41 226	0.41 225	0.41 227	0.41 197	0.41 226	0.41 195	0.41 227

GEAStereo	0.42 193	0.55 201	0.44 191	0.48 230	0.35 206	0.48 231	0.35 203	0.54 210	0.35 202	0.47 192	0.36 208	0.47 219	0.41 225	0.38 203	0.38 211	0.38 210	0.51 235	0.36 206	0.51 239	0.38 217	0.48 221	0.35 202	0.35 202	0.36 209	0.52 238	0.37 213	0.48 223	0.36 210

GSStereo	0.42 193	0.56 205	0.44 191	0.48 230	0.36 211	0.48 231	0.36 209	0.54 210	0.36 207	0.47 192	0.36 208	0.47 219	0.36 208	0.36 198	0.35 202	0.36 204	0.48 225	0.36 206	0.48 228	0.36 210	0.48 221	0.36 207	0.36 207	0.36 209	0.48 226	0.36 207	0.48 223	0.35 205

gasm-f	0.42 193	0.55 201	0.44 191	0.48 230	0.35 206	0.48 231	0.35 203	0.54 210	0.35 202	0.47 192	0.36 208	0.47 219	0.41 225	0.38 203	0.38 211	0.38 210	0.51 235	0.36 206	0.51 239	0.38 217	0.48 221	0.35 202	0.35 202	0.36 209	0.52 238	0.37 213	0.48 223	0.36 210

DEFOM-Stereo	0.43 196	1.60 292	1.47 312	0.30 162	0.28 168	0.31 163	0.28 170	1.65 303	0.25 154	0.29 137	0.26 162	0.30 162	0.29 181	0.27 163	0.26 164	0.26 155	0.30 162	0.29 181	0.30 161	0.26 163	0.29 156	0.29 186	0.27 161	0.26 161	0.30 161	0.29 186	0.30 160	0.29 185

GES	0.43 196	0.41 163	0.31 162	0.35 172	0.30 190	0.47 225	0.28 170	0.33 144	0.28 170	0.35 144	0.29 181	2.95 351	0.38 213	0.35 193	0.30 190	0.34 199	0.34 166	0.30 188	0.33 162	0.30 191	0.35 164	0.30 190	0.33 197	0.33 200	0.33 164	0.31 194	0.33 162	0.29 185

MSCF	0.44 198	0.60 214	0.47 199	0.50 238	0.40 223	0.50 238	0.38 218	0.57 218	0.38 211	0.48 196	0.38 217	0.48 227	0.38 213	0.38 203	0.38 211	0.38 210	0.49 230	0.38 215	0.49 232	0.39 224	0.50 229	0.38 212	0.38 215	0.38 217	0.49 231	0.38 217	0.49 231	0.38 216

LG-Stereo_L1	0.44 198	0.58 211	0.49 212	0.51 241	0.38 216	0.51 240	0.38 218	0.56 216	0.38 211	0.50 198	0.38 217	0.50 232	0.38 213	0.38 203	0.38 211	0.38 210	0.52 237	0.38 215	0.52 242	0.38 217	0.51 231	0.38 212	0.38 215	0.38 217	0.52 238	0.38 217	0.51 235	0.40 225

FCDSN-DC	0.44 198	0.31 145	0.35 168	0.34 168	0.28 168	0.35 170	0.30 194	0.32 143	0.25 154	1.32 283	0.24 156	1.00 292	0.32 194	0.35 193	0.34 200	0.30 185	0.72 264	0.37 212	0.48 228	0.32 197	0.53 237	0.49 250	0.23 151	0.29 185	0.50 232	0.42 231	0.61 252	0.71 287
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	0.45 201	0.57 208	0.45 197	0.54 243	0.37 212	0.53 244	0.37 215	0.56 216	0.40 220	0.53 204	0.38 217	0.53 239	0.37 210	0.37 200	0.37 209	0.37 207	0.55 240	0.38 215	0.53 244	0.37 213	0.53 237	0.37 208	0.37 211	0.39 224	0.54 243	0.37 213	0.54 241	0.37 213

WAO-7	0.46 202	0.38 156	0.38 174	0.38 182	0.38 216	0.38 184	0.38 218	0.38 163	0.38 211	2.57 341	0.38 217	0.38 182	0.38 213	0.38 203	0.38 211	0.38 210	0.38 180	0.38 215	0.38 179	0.38 217	0.38 173	0.38 212	0.38 215	0.38 217	0.38 178	0.38 217	0.38 176	0.38 216

Venus	0.46 202	0.38 156	0.40 179	0.38 182	0.38 216	0.39 193	0.38 218	0.38 163	0.38 211	2.71 343	0.38 217	0.38 182	0.38 213	0.38 203	0.38 211	0.38 210	0.38 180	0.38 215	0.38 179	0.38 217	0.38 173	0.38 212	0.38 215	0.38 217	0.38 178	0.38 217	0.39 188	0.38 216

HanzoNet	0.47 204	0.39 161	0.38 174	0.38 182	0.38 216	0.38 184	0.38 218	0.40 173	0.38 211	2.63 342	0.38 217	0.38 182	0.38 213	0.38 203	0.38 211	0.39 218	0.38 180	0.38 215	0.38 179	0.42 232	0.38 173	0.39 221	0.39 221	0.38 217	0.38 178	0.38 217	0.38 176	0.39 222

IMH	0.47 204	0.40 162	0.39 178	0.38 182	0.38 216	0.38 184	0.38 218	0.38 163	0.40 220	2.79 345	0.38 217	0.38 182	0.38 213	0.38 203	0.38 211	0.38 210	0.39 193	0.38 215	0.38 179	0.40 226	0.38 173	0.38 212	0.38 215	0.38 217	0.38 178	0.38 217	0.38 176	0.38 216

LL-Strereo2	0.47 204	2.60 326	0.51 217	0.38 182	0.28 168	0.37 179	0.28 170	0.55 214	0.35 202	0.44 185	0.34 203	0.44 212	0.34 201	0.34 189	0.36 206	0.36 204	0.47 220	0.36 206	0.47 221	0.35 206	0.47 214	0.35 202	0.35 202	0.35 206	0.46 215	0.35 203	0.47 217	0.35 205

DN	0.50 207	0.59 213	0.44 191	0.59 252	0.44 234	0.59 251	0.44 236	0.57 218	0.44 232	0.57 208	0.44 235	0.57 245	0.44 234	0.44 223	0.44 236	0.44 229	0.59 246	0.44 235	0.59 251	0.44 236	0.59 246	0.44 234	0.44 233	0.44 235	0.59 252	0.44 235	0.59 247	0.44 234

GMOStereo	0.50 207	0.44 176	2.38 348	0.40 197	0.34 203	0.42 209	0.36 209	1.96 315	0.34 197	0.41 169	0.36 208	0.42 206	0.35 203	0.34 189	0.38 211	0.31 190	0.39 193	0.34 200	0.40 194	0.33 203	0.39 184	0.33 199	0.33 197	0.34 202	0.40 192	0.36 207	0.40 191	0.32 198

error version	0.50 207	0.44 176	2.38 348	0.40 197	0.34 203	0.42 209	0.36 209	1.96 315	0.34 197	0.41 169	0.36 208	0.42 206	0.35 203	0.34 189	0.38 211	0.31 190	0.39 193	0.34 200	0.40 194	0.33 203	0.39 184	0.33 199	0.33 197	0.34 202	0.40 192	0.36 207	0.40 191	0.32 198

SANet	0.50 207	0.50 195	0.50 213	0.50 238	0.50 254	0.50 238	0.50 254	0.50 202	0.50 253	0.50 198	0.50 253	0.50 232	0.50 253	0.50 243	0.50 256	0.50 251	0.50 233	0.50 255	0.50 236	0.50 256	0.50 229	0.50 256	0.50 250	0.50 252	0.50 232	0.50 255	0.50 233	0.50 250

PDISCO_ROB	0.50 207	0.15 78	0.11 63	0.16 107	3.16 363	0.13 74	0.12 104	0.14 63	0.12 102	0.15 81	0.11 74	2.55 349	0.11 76	2.20 348	0.13 110	0.12 103	0.16 107	0.10 59	0.14 89	0.12 108	0.15 101	0.12 106	0.12 103	0.12 106	0.15 96	0.10 59	2.75 351	0.09 57

otaku	0.52 212	0.46 182	0.48 206	0.46 221	0.46 236	0.46 219	0.46 238	0.46 185	0.47 241	1.88 302	0.46 238	0.46 214	0.46 239	0.46 227	0.46 239	0.46 232	0.47 220	0.46 237	0.46 217	0.46 239	0.47 214	0.46 235	0.46 235	0.46 238	0.47 221	0.46 237	0.46 213	0.47 239

HaxPig	0.52 212	0.48 191	0.47 199	0.47 226	0.47 240	0.47 225	0.47 242	0.47 191	0.47 241	1.80 299	0.47 242	0.47 219	0.47 242	0.47 231	0.47 243	0.47 239	0.47 220	0.47 244	0.47 221	0.47 244	0.47 214	0.47 243	0.47 241	0.47 242	0.47 221	0.47 244	0.47 217	0.47 239

UNDER WATER	0.52 212	0.47 188	0.47 199	0.47 226	0.47 240	0.47 225	0.47 242	0.47 191	0.47 241	1.90 303	0.47 242	0.47 219	0.47 242	0.47 231	0.47 243	0.47 239	0.46 216	0.47 244	0.47 221	0.47 244	0.46 210	0.47 243	0.47 241	0.48 246	0.47 221	0.47 244	0.47 217	0.47 239

Dean	0.52 212	0.46 182	0.48 206	0.46 221	0.46 236	0.46 219	0.46 238	0.46 185	0.46 236	1.90 303	0.46 238	0.47 219	0.46 239	0.46 227	0.46 239	0.46 232	0.48 225	0.46 237	0.46 217	0.46 239	0.46 210	0.46 235	0.46 235	0.46 238	0.46 215	0.46 237	0.46 213	0.46 236

Ntro	0.53 216	0.47 188	0.50 213	0.46 221	0.48 246	0.47 225	0.47 242	0.46 185	0.46 236	2.05 316	0.47 242	0.47 219	0.49 251	0.47 231	0.47 243	0.46 232	0.48 225	0.46 237	0.49 232	0.46 239	0.47 214	0.46 235	0.46 235	0.47 242	0.46 215	0.46 237	0.47 217	0.47 239

RainbowNet	0.53 216	0.48 191	0.48 206	0.48 230	0.48 246	0.48 231	0.48 247	0.48 194	0.48 246	1.92 305	0.48 248	0.48 227	0.48 246	0.48 237	0.48 249	0.48 243	0.48 225	0.48 248	0.48 228	0.48 248	0.48 221	0.48 246	0.48 245	0.48 246	0.48 226	0.48 248	0.48 223	0.48 246

LVE	0.53 216	0.47 188	0.48 206	0.47 226	0.47 240	0.47 225	0.47 242	0.48 194	0.47 241	1.96 310	0.47 242	0.47 219	0.47 242	0.47 231	0.47 243	0.47 239	0.47 220	0.47 244	0.47 221	0.47 244	0.47 214	0.47 243	0.47 241	0.47 242	0.47 221	0.47 244	0.47 217	0.47 239

ACVNet_1	0.53 216	0.46 182	0.48 206	0.47 226	0.47 240	0.46 219	0.48 247	0.48 194	0.48 246	2.07 317	0.47 242	0.48 227	0.48 246	0.47 231	0.47 243	0.46 232	0.49 230	0.47 244	0.47 221	0.47 244	0.48 221	0.46 235	0.46 235	0.48 246	0.47 221	0.47 244	0.48 223	0.47 239

ACVNet-4b	0.53 216	0.46 182	0.47 199	0.46 221	0.46 236	0.46 219	0.46 238	0.46 185	0.46 236	2.17 320	0.46 238	0.46 214	0.47 242	0.46 227	0.46 239	0.46 232	0.46 216	0.46 237	0.46 217	0.46 239	0.46 210	0.46 235	0.46 235	0.47 242	0.46 215	0.46 237	0.46 213	0.46 236

AIO-test2	0.54 221	0.65 219	0.55 224	0.60 255	0.50 254	0.60 253	0.49 250	0.65 224	0.48 246	0.60 212	0.49 251	0.59 247	0.50 253	0.50 243	0.49 253	0.49 247	0.60 249	0.50 255	0.60 254	0.49 253	0.60 248	0.49 250	0.50 250	0.51 254	0.60 255	0.48 248	0.60 249	0.50 250

AIO-test1	0.54 221	0.64 217	0.54 221	0.60 255	0.49 250	0.61 255	0.49 250	0.64 223	0.49 251	0.59 210	0.48 248	0.60 249	0.50 253	0.48 237	0.48 249	0.48 243	0.60 249	0.48 248	0.60 254	0.48 248	0.60 248	0.49 250	0.49 247	0.49 250	0.59 252	0.49 252	0.60 249	0.49 247

notaker	0.54 221	0.48 191	0.48 206	0.48 230	0.48 246	0.48 231	0.49 250	0.48 194	0.48 246	1.95 309	0.48 248	0.48 227	0.48 246	0.48 237	0.48 249	0.48 243	0.48 225	0.48 248	0.48 228	0.48 248	0.49 227	0.48 246	0.48 245	0.49 250	0.48 226	0.48 248	0.48 223	0.49 247

FSD	0.55 224	0.55 201	0.42 188	0.54 243	0.42 230	0.55 246	0.43 234	0.54 210	0.42 229	0.59 210	0.42 233	0.54 241	0.44 234	0.43 221	0.42 234	0.42 226	0.55 240	0.42 232	2.46 345	0.44 236	0.55 240	0.43 232	0.42 229	0.44 235	0.55 244	0.43 234	0.55 242	0.53 256

ACVNet_2	0.55 224	0.49 194	0.50 213	0.49 236	0.49 250	0.49 237	0.49 250	0.49 198	0.49 251	2.14 319	0.49 251	0.50 232	0.49 251	0.49 240	0.49 253	0.49 247	0.50 233	0.49 254	0.50 236	0.49 253	0.49 227	0.49 250	0.49 247	0.50 252	0.50 232	0.49 252	0.50 233	0.49 247

CFNet	0.55 224	0.25 129	0.18 114	0.25 148	0.18 140	0.25 151	0.18 142	0.25 127	0.18 135	0.25 127	0.18 139	0.25 147	0.18 142	0.18 130	0.18 137	0.18 135	0.25 149	0.18 142	0.25 148	0.18 140	5.31 382	4.36 382	0.18 137	0.18 140	0.25 150	0.18 140	0.25 148	0.18 141

PSMNet_ROB	0.55 224	0.55 201	0.56 227	0.56 247	0.55 258	0.56 247	0.55 258	0.55 214	0.55 257	0.55 205	0.55 258	0.55 242	0.55 261	0.55 246	0.56 261	0.55 255	0.55 240	0.55 261	0.55 247	0.55 259	0.55 240	0.55 259	0.55 255	0.55 260	0.55 244	0.55 260	0.55 242	0.55 257

PointNet	0.56 228	0.69 223	0.47 199	0.69 264	0.47 240	0.69 261	0.47 242	0.70 233	0.47 241	0.69 218	0.47 242	0.69 259	0.48 246	0.47 231	0.47 243	0.47 239	0.70 260	0.48 248	0.70 262	0.48 248	0.69 258	0.48 246	0.47 241	0.48 246	0.70 263	0.48 248	0.69 258	0.47 239

IER	0.56 228	2.72 329	2.20 342	0.38 182	0.29 182	0.38 184	0.27 162	2.77 341	0.27 164	0.38 155	0.28 171	0.37 177	0.25 157	0.26 155	0.25 159	0.26 155	0.38 180	0.29 181	0.38 179	0.25 159	0.39 184	0.25 155	0.29 178	0.29 185	0.40 192	0.25 156	0.38 176	0.25 157

LG-Stereo	0.57 230	0.58 211	0.43 189	0.54 243	0.65 269	0.95 284	0.69 283	0.69 229	0.38 211	0.52 202	0.37 214	0.53 239	0.37 210	0.68 274	0.73 289	0.72 284	0.70 260	0.37 212	0.54 246	0.37 213	0.54 239	0.37 208	0.37 211	0.56 261	0.95 286	0.59 265	0.84 274	0.37 213

CASS	0.58 231	0.89 240	0.55 224	0.56 247	0.55 258	0.60 253	0.57 264	0.57 218	0.56 259	0.55 205	0.56 259	0.56 243	0.50 253	0.63 258	0.56 261	0.56 258	0.62 252	0.62 270	0.59 251	0.56 261	0.56 242	0.48 246	0.60 262	0.56 261	0.57 249	0.60 267	0.57 246	0.59 262
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 232	0.29 141	0.22 128	0.27 157	5.05 385	0.30 162	0.21 148	0.28 136	0.21 143	0.27 135	0.21 146	0.27 157	0.20 144	0.21 141	0.21 148	0.21 143	0.27 158	0.21 150	0.27 156	0.21 150	0.27 152	0.23 154	0.21 144	0.21 148	0.27 157	0.21 147	5.06 378	0.22 151

LMCR-Stereo	0.61 233	0.61 215	0.61 239	0.61 258	0.61 265	0.67 260	0.61 269	0.61 221	0.61 266	0.61 213	0.61 266	0.61 250	0.61 268	0.61 254	0.61 268	0.61 262	0.61 251	0.61 269	0.61 256	0.61 267	0.61 250	0.61 266	0.61 263	0.61 270	0.61 257	0.61 268	0.61 252	0.61 268

AANet_RVC	0.61 233	0.31 145	5.05 369	0.31 164	0.19 144	0.24 143	0.20 145	5.86 365	0.20 140	0.24 121	0.18 139	0.25 147	0.20 144	0.23 149	0.21 148	0.18 135	0.37 177	0.18 142	0.24 141	0.19 145	0.25 143	0.19 145	0.19 140	0.19 142	0.24 142	0.15 121	0.24 139	0.20 144

iRaftStereo_RVC	0.62 235	1.76 296	2.24 344	0.52 242	0.37 212	0.53 244	0.38 218	2.51 335	0.38 211	0.51 201	0.38 217	0.51 235	0.38 213	0.38 203	0.38 211	0.38 210	0.52 237	0.38 215	0.52 242	0.38 217	0.52 234	0.38 212	0.38 215	0.38 217	0.52 238	0.39 223	0.52 238	0.38 216

DNS	0.64 236	2.00 303	1.58 314	0.59 252	0.42 230	0.59 251	0.42 232	1.99 319	0.42 229	0.57 208	0.42 233	0.57 245	0.42 233	0.42 220	0.42 234	0.42 226	0.59 246	0.42 232	0.59 251	0.42 232	0.59 246	0.42 231	0.42 229	0.42 233	0.59 252	0.42 231	0.59 247	0.42 232

ARAFT	0.64 236	0.74 230	0.62 242	0.70 270	0.56 260	0.72 266	0.55 258	0.72 239	0.54 256	0.73 225	0.56 259	0.72 265	0.56 263	0.56 248	0.62 269	0.63 264	0.73 265	0.53 260	0.73 266	0.54 258	0.72 262	0.65 269	0.62 264	0.56 261	0.72 266	0.54 258	0.72 263	0.57 259

test_1	0.65 238	4.37 346	2.38 348	0.40 197	0.34 203	0.42 209	0.36 209	1.96 315	0.34 197	0.41 169	0.36 208	0.42 206	0.35 203	0.34 189	0.38 211	0.31 190	0.39 193	0.34 200	0.40 194	0.33 203	0.39 184	0.33 199	0.33 197	0.34 202	0.40 192	0.36 207	0.40 191	0.32 198

zero-FE	0.66 239	0.80 234	0.56 227	0.79 274	0.58 262	0.82 271	0.55 258	0.76 242	0.56 259	0.75 227	0.58 263	0.75 269	0.59 266	0.57 249	0.56 261	0.55 255	0.79 269	0.55 261	0.78 272	0.55 259	0.85 271	0.58 261	0.55 255	0.57 265	0.80 272	0.57 262	0.80 268	0.57 259

HH	0.66 239	2.13 308	0.47 199	0.37 178	0.29 182	0.36 175	0.27 162	0.49 198	0.44 232	0.78 228	0.68 278	0.67 255	0.90 298	0.62 255	0.90 297	0.53 253	0.88 277	0.48 248	0.37 174	0.29 183	0.63 253	0.66 272	0.66 268	0.51 254	1.06 303	0.61 268	1.08 301	0.60 264

HanStereo	0.66 239	2.13 308	0.47 199	0.37 178	0.29 182	0.36 175	0.27 162	0.49 198	0.44 232	0.78 228	0.68 278	0.67 255	0.90 298	0.62 255	0.90 297	0.53 253	0.88 277	0.48 248	0.37 174	0.29 183	0.63 253	0.66 272	0.66 268	0.51 254	1.06 303	0.61 268	1.08 301	0.60 264

DSFCA	0.66 239	0.73 228	0.74 253	0.68 263	0.65 269	0.64 257	0.65 274	0.65 224	0.65 268	0.66 216	0.65 269	0.65 252	0.64 269	0.65 261	0.65 272	0.65 266	0.65 254	0.65 273	0.65 258	0.65 270	0.65 256	0.65 269	0.65 267	0.65 273	0.66 259	0.66 272	0.65 255	0.65 270

STTRV1_RVC	0.66 239	1.59 290	0.52 220	0.69 264	0.61 265	0.66 259	0.43 234	0.88 250	0.45 235	0.71 223	0.62 267	0.69 259	0.45 238	0.62 255	0.40 225	0.44 229	0.80 271	0.59 266	0.76 271	0.63 268	0.80 265	0.46 235	0.64 265	0.61 270	0.72 266	0.54 258	0.80 268	0.60 264

4D-IteraStereo	0.67 244	3.40 335	1.05 284	0.71 271	0.83 292	0.47 225	0.27 162	0.47 191	0.27 164	0.35 144	0.26 162	0.68 258	0.84 294	0.41 214	0.54 258	0.89 293	0.74 267	0.88 298	0.73 266	0.87 298	0.42 203	0.27 162	0.28 167	0.28 171	0.36 171	0.28 167	0.68 257	0.90 297

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 244	0.74 230	0.60 234	0.79 274	0.61 265	0.76 267	0.57 264	0.71 237	0.56 259	0.71 223	0.54 257	0.72 265	0.66 272	0.65 261	0.65 272	0.64 265	0.74 267	0.64 272	0.74 268	0.63 268	0.73 263	0.65 269	0.64 265	0.64 272	0.74 268	0.61 268	0.73 264	0.64 269

Occ-G	0.68 246	0.54 199	3.16 358	0.57 251	0.45 235	0.52 243	0.40 226	3.44 348	0.46 236	0.52 202	0.45 237	0.51 235	0.44 234	0.44 223	0.40 225	0.45 231	0.55 240	0.41 226	0.53 244	0.43 234	0.52 234	0.40 224	0.44 233	0.45 237	0.55 244	0.44 235	0.53 240	0.44 234

mm2	0.69 247	0.69 223	0.69 246	0.69 264	0.69 279	0.69 261	0.69 283	0.69 229	0.69 280	0.69 218	0.69 281	0.69 259	0.69 282	0.69 276	0.69 285	0.69 278	0.69 258	0.69 284	0.69 260	0.69 282	0.69 258	0.69 283	0.69 282	0.69 286	0.69 261	0.69 283	0.69 258	0.69 282

mm1	0.69 247	0.69 223	0.69 246	0.69 264	0.69 279	0.69 261	0.69 283	0.69 229	0.69 280	0.69 218	0.69 281	0.69 259	0.69 282	0.69 276	0.69 285	0.69 278	0.69 258	0.69 284	0.69 260	0.69 282	0.69 258	0.69 283	0.69 282	0.69 286	0.69 261	0.69 283	0.69 258	0.69 282

TorneroNet-64	0.69 247	0.65 219	0.30 159	0.27 157	0.47 240	0.28 160	0.35 203	0.34 150	0.80 287	7.93 388	0.29 181	0.30 162	0.31 191	0.81 286	0.28 173	0.27 164	0.29 161	0.28 168	0.85 278	0.83 296	0.62 252	0.28 170	0.30 188	0.28 171	0.52 238	0.29 186	0.29 159	0.27 166

DDUNet	0.69 247	0.84 238	0.59 232	0.84 280	0.59 263	0.87 277	0.57 264	0.84 247	0.59 265	0.82 235	0.58 263	0.85 278	0.57 264	0.59 253	0.59 265	0.57 259	0.87 276	0.59 266	0.85 278	0.59 266	0.85 271	0.59 264	0.59 260	0.59 266	0.87 277	0.59 265	0.84 274	0.59 262

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 251	0.67 222	0.67 245	0.92 282	0.92 295	0.91 279	0.76 290	0.67 228	0.67 276	0.66 216	0.67 274	0.67 255	0.67 278	0.67 269	0.67 279	0.68 277	0.66 255	0.67 278	0.68 259	0.67 277	0.68 257	0.68 280	0.68 279	0.68 284	0.67 260	0.68 281	0.67 256	0.67 276

UDG	0.70 251	0.87 239	0.56 227	0.87 281	0.59 263	0.84 274	0.59 267	0.85 248	0.57 262	0.84 237	0.59 265	0.84 277	0.60 267	0.58 250	0.60 266	0.59 260	0.85 275	0.59 266	0.87 280	0.58 263	0.87 273	0.60 265	0.57 259	0.59 266	0.87 277	0.58 264	0.86 277	0.60 264

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 251	6.91 360	0.46 198	0.46 221	0.46 236	0.46 219	0.46 238	0.46 185	0.46 236	0.46 189	0.46 238	0.46 214	0.46 239	0.46 227	0.46 239	0.46 232	0.46 216	0.46 237	0.46 217	0.46 239	0.47 214	0.46 235	0.46 235	0.46 238	0.46 215	0.46 237	0.46 213	0.46 236

HCRNet	0.71 254	6.06 358	3.15 357	0.50 238	0.22 149	0.21 128	0.15 120	3.04 343	0.34 197	0.43 183	0.33 202	0.43 210	0.33 200	0.15 105	0.14 117	0.14 115	0.21 127	0.17 129	0.47 221	0.20 147	0.21 125	0.16 126	0.32 192	0.33 200	0.50 232	0.33 201	0.49 231	0.28 170

AFF-stereo	0.71 254	0.73 228	0.65 244	0.82 278	0.63 268	0.83 272	0.63 271	0.73 240	0.65 268	0.82 235	0.73 286	0.74 268	0.64 269	0.63 258	0.62 269	0.62 263	0.73 265	0.63 271	0.74 268	0.72 287	0.80 265	0.58 261	0.70 285	0.71 289	0.79 270	0.69 283	0.78 266	0.72 288

DMCA-RVC	0.71 254	0.72 226	0.72 248	0.71 271	0.70 282	0.70 264	0.70 288	0.70 233	0.71 282	0.70 222	0.71 284	0.71 264	0.70 284	0.70 278	0.71 287	0.70 281	0.70 260	0.71 288	0.70 262	0.71 285	0.70 261	0.70 285	0.71 287	0.71 289	0.70 263	0.72 288	0.71 261	0.70 285

PA-Net	0.71 254	0.62 216	0.55 224	0.69 264	0.71 283	0.70 264	0.69 283	0.69 229	0.74 285	0.73 225	0.75 287	0.59 247	0.72 287	0.82 287	0.79 292	0.83 290	0.67 257	0.76 291	0.81 276	0.67 277	0.61 250	0.76 289	0.68 279	0.65 273	0.82 275	0.76 291	0.71 261	0.69 282
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 258	0.57 208	0.57 230	0.56 247	0.92 295	1.07 302	0.63 271	1.03 271	0.82 291	0.49 197	0.77 288	0.69 259	0.54 260	0.58 250	0.54 258	0.86 292	1.06 298	0.72 289	1.06 300	0.79 290	0.58 245	0.87 295	0.59 260	0.46 238	0.76 269	0.46 237	1.05 298	0.97 302

AEACV	0.74 258	0.52 197	3.10 354	0.60 255	0.48 246	0.56 247	0.48 247	3.02 342	0.83 292	0.61 213	0.62 267	0.72 265	0.50 253	0.49 240	0.49 253	0.48 243	0.58 245	0.50 255	0.55 247	0.48 248	0.56 242	0.50 256	0.50 250	0.51 254	0.58 250	0.51 257	0.60 249	0.51 253

MyStereo04	0.76 260	4.78 352	0.62 242	0.63 261	0.54 257	0.65 258	0.56 262	0.61 221	0.58 263	0.61 213	0.56 259	0.63 251	0.57 264	0.63 258	0.60 266	0.60 261	0.64 253	0.56 264	0.63 257	0.58 263	0.63 253	0.62 268	0.55 255	0.60 268	0.63 258	0.57 262	0.64 254	0.58 261

RSM++	0.77 261	0.91 241	0.72 248	0.83 279	0.71 283	0.83 272	0.72 289	0.81 246	0.71 282	0.81 234	0.71 284	0.81 276	0.71 286	0.71 280	0.71 287	0.70 281	0.83 274	0.72 289	0.83 277	0.81 295	0.83 269	0.72 288	0.71 287	0.71 289	0.88 279	0.71 286	0.83 273	0.70 285

test-3	0.78 262	4.38 347	1.80 327	0.62 259	0.49 250	0.62 256	0.50 254	1.86 309	0.64 267	0.69 218	0.52 255	0.66 253	0.38 213	0.58 250	0.57 264	0.46 232	0.66 255	0.46 237	0.50 236	0.44 236	0.48 221	0.58 261	0.54 254	0.60 268	0.70 263	0.46 237	0.48 223	0.50 250

WQFJA1++	0.80 263	1.24 271	0.73 251	0.97 290	0.65 269	0.97 286	0.65 274	0.97 259	0.65 268	0.94 246	0.66 270	0.94 284	0.65 271	0.66 264	0.65 272	0.66 267	0.98 285	0.66 275	0.98 288	0.66 272	0.98 282	0.66 272	0.66 268	0.66 275	0.98 288	0.66 272	0.98 285	0.66 271

NLMM	0.80 263	1.26 277	0.75 257	0.98 292	0.66 272	0.97 286	0.66 276	0.97 259	0.66 271	0.94 246	0.66 270	0.96 291	0.66 272	0.66 264	0.68 283	0.67 272	0.99 287	0.68 283	0.98 288	0.66 272	0.99 283	0.66 272	0.66 268	0.66 275	1.00 294	0.66 272	0.99 286	0.66 271

AdaDepth	0.80 263	0.95 246	1.02 279	0.95 287	0.67 277	0.95 284	0.67 280	0.94 256	0.67 276	0.92 241	0.67 274	0.94 284	0.67 278	0.67 269	0.67 279	0.67 272	0.95 282	0.67 278	0.95 287	0.67 277	0.96 281	0.68 280	0.67 274	0.67 279	0.96 287	0.67 276	0.95 284	0.67 276

CroCo-Stereo	0.80 263	2.51 321	0.41 182	1.27 319	0.41 225	1.27 317	0.41 227	1.27 292	0.41 224	1.27 280	0.41 228	1.27 315	0.41 225	0.41 214	0.41 228	0.41 221	1.28 317	0.41 226	1.27 314	0.41 227	1.27 316	0.41 226	0.42 229	0.41 227	1.27 319	0.41 226	1.27 317	0.41 227
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	0.80 263	0.80 234	0.80 263	0.80 276	0.80 289	0.80 269	0.80 293	0.80 244	0.80 287	0.80 232	0.80 291	0.80 274	0.80 290	0.80 284	0.80 293	0.80 288	0.80 271	0.80 294	0.80 274	0.80 293	0.80 265	0.80 291	0.80 293	0.80 293	0.80 272	0.80 293	0.80 268	0.80 292

CSAN	0.80 263	0.80 234	0.80 263	0.80 276	0.80 289	0.80 269	0.80 293	0.80 244	0.80 287	0.80 232	0.80 291	0.80 274	0.80 290	0.80 284	0.80 293	0.80 288	0.80 271	0.80 294	0.80 274	0.80 293	0.80 265	0.80 291	0.80 293	0.80 293	0.80 272	0.80 293	0.80 268	0.80 292

WQFJX1	0.81 269	1.27 279	0.74 253	0.98 292	0.67 277	0.98 288	0.67 280	0.97 259	0.67 276	0.94 246	0.67 274	0.95 287	0.66 272	0.66 264	0.66 275	0.67 272	0.99 287	0.67 278	0.98 288	0.68 281	0.99 283	0.66 272	0.66 268	0.66 275	0.99 289	0.66 272	1.00 288	0.66 271

WQFJX	0.81 269	1.27 279	0.74 253	0.99 294	0.66 272	0.99 290	0.66 276	0.99 265	0.66 271	0.95 251	0.66 270	0.95 287	0.67 278	0.67 269	0.66 275	0.66 267	0.99 287	0.66 275	1.00 292	0.66 272	0.99 283	0.67 278	0.68 279	0.67 279	0.99 289	0.67 276	0.99 286	0.67 276

NLMM1	0.81 269	1.26 277	0.74 253	1.00 296	0.66 272	0.99 290	0.67 280	0.98 262	0.66 271	0.94 246	0.67 274	0.94 284	0.66 272	0.66 264	0.66 275	0.66 267	1.00 291	0.67 278	1.00 292	0.66 272	0.99 283	0.71 286	0.73 290	0.67 279	0.99 289	0.67 276	1.00 288	0.66 271

NLSM3	0.81 269	1.27 279	0.75 257	0.99 294	0.66 272	0.99 290	0.66 276	0.98 262	0.67 276	0.95 251	0.66 270	0.95 287	0.66 272	0.67 269	0.67 279	0.66 267	0.99 287	0.66 275	0.99 291	0.66 272	0.99 283	0.67 278	0.66 268	0.66 275	0.99 289	0.67 276	1.00 288	0.67 276

gcap-zeroshot	0.81 269	1.03 253	0.84 267	0.93 285	0.85 293	0.84 274	0.62 270	1.21 288	0.53 255	0.79 230	0.84 294	0.77 270	0.70 284	0.84 289	0.67 279	0.74 285	1.18 311	0.52 259	0.91 281	0.79 290	0.84 270	0.61 266	0.83 295	0.69 286	0.93 285	0.82 295	0.85 276	0.66 271

WQFJA1	0.82 274	1.52 289	0.76 259	1.01 301	0.66 272	0.98 288	0.66 276	0.98 262	0.66 271	0.95 251	0.68 278	0.95 287	0.66 272	0.68 274	0.66 275	0.66 267	1.00 291	0.67 278	1.00 292	0.67 277	0.99 283	0.68 280	0.67 274	0.68 284	0.99 289	0.67 276	1.00 288	0.67 276

AIO-Stereo	0.82 274	1.06 255	0.73 251	0.97 290	0.74 285	1.06 301	0.60 268	1.04 274	0.90 295	1.00 254	1.01 306	0.78 271	0.85 296	0.74 282	0.62 269	0.67 272	1.12 301	0.55 261	0.70 262	0.65 270	0.93 278	0.66 272	0.67 274	0.67 279	0.82 275	0.74 289	0.92 278	0.83 294

G-Net	0.82 274	1.77 297	0.78 261	0.78 273	0.78 287	0.78 268	0.78 291	0.78 243	0.79 286	0.79 230	0.78 289	0.78 271	0.78 289	0.78 283	0.78 291	0.78 286	0.79 269	0.79 292	0.79 273	0.79 290	0.79 264	0.79 290	0.79 292	0.79 292	0.79 270	0.79 292	0.79 267	0.79 291

ktn	0.84 277	1.15 260	0.54 221	1.16 313	1.26 327	0.51 240	0.53 257	0.51 205	0.66 271	4.54 371	0.51 254	0.52 238	0.52 259	0.66 264	0.51 257	0.51 252	1.37 322	1.17 321	0.49 232	0.51 257	1.23 312	0.51 258	0.67 274	0.51 254	0.51 236	0.68 281	0.51 235	0.51 253

KSHMR	0.85 278	0.72 226	0.51 217	0.49 236	0.49 250	0.51 240	1.07 314	0.50 202	0.48 246	6.04 383	0.52 255	0.66 253	0.98 304	0.49 240	0.77 290	0.49 247	1.17 308	0.51 258	0.49 232	1.06 313	0.51 231	0.49 250	0.49 247	0.51 254	1.04 301	0.49 252	0.81 272	0.72 288

CroCo-Stereo Lap2	0.85 278	2.86 332	0.43 189	1.33 321	0.43 233	1.31 318	0.42 232	1.32 293	0.42 229	1.31 282	0.44 235	1.32 317	0.44 234	0.43 221	0.44 236	0.43 228	1.35 318	0.43 234	1.32 318	0.43 234	1.31 318	0.43 232	0.43 232	0.42 233	1.31 321	0.42 231	1.31 318	0.43 233

MLG-Stereo	0.87 280	1.33 285	0.93 271	0.62 259	1.00 299	1.16 307	0.55 258	0.86 249	0.83 292	1.19 273	0.40 226	1.30 316	0.81 292	0.65 261	0.45 238	1.01 308	1.17 308	0.46 237	1.29 317	0.58 263	1.05 295	0.90 298	0.73 290	0.87 298	0.60 255	1.01 307	1.13 305	0.51 253

DGTPSM_ROB	0.92 281	0.93 245	0.91 269	0.93 285	0.91 294	0.92 280	0.93 299	0.92 253	0.92 296	0.92 241	0.91 296	0.91 280	0.93 301	0.91 290	0.92 301	0.92 300	0.92 280	0.92 299	0.92 282	0.90 299	0.91 274	0.92 299	0.93 299	0.94 303	0.92 283	0.91 297	0.92 278	0.97 302

pmcnn	0.92 281	0.92 242	0.92 270	0.92 282	0.92 295	0.92 280	0.92 297	0.92 253	0.92 296	0.92 241	0.92 298	0.92 283	0.92 300	0.92 292	0.92 301	0.92 300	0.92 280	0.92 299	0.92 282	0.92 303	0.92 276	0.92 299	0.92 298	0.92 302	0.92 283	0.92 298	0.92 278	0.92 300

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 283	0.77 233	0.82 265	1.16 313	0.75 286	0.99 290	0.92 297	0.91 251	0.99 302	0.94 246	0.91 296	1.15 304	0.88 297	0.92 292	1.00 304	0.67 272	0.98 285	1.00 304	0.75 270	0.91 300	1.18 305	0.87 295	0.89 297	0.90 299	1.08 306	1.07 312	0.74 265	0.89 296

HSM-Net_RVC	0.93 283	1.09 258	0.79 262	1.10 306	0.78 287	1.09 303	0.79 292	1.16 282	0.80 287	1.14 265	0.79 290	1.17 307	0.77 288	0.73 281	0.83 295	0.78 286	1.19 312	0.79 292	1.18 309	0.72 287	1.19 307	0.80 291	0.72 289	0.80 293	1.18 314	0.74 289	1.14 306	0.73 290
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 283	8.54 373	0.41 182	0.56 247	0.37 212	0.56 247	0.37 215	0.50 202	0.40 220	0.56 207	5.24 386	0.56 243	0.34 201	0.40 213	0.41 228	0.34 199	0.53 239	0.40 223	0.56 249	0.38 217	0.52 234	0.40 224	0.40 224	0.41 227	0.56 247	0.40 225	0.56 244	0.40 225

DPSimNet_ROB	0.93 283	1.04 254	0.83 266	1.05 304	0.82 291	1.04 299	0.83 296	1.03 271	0.89 294	1.03 260	0.84 294	1.03 298	0.84 294	0.83 288	0.84 296	0.83 290	1.14 303	0.84 296	1.12 305	0.84 297	1.04 294	0.88 297	0.83 295	0.84 297	1.07 305	0.83 296	1.15 307	0.88 295

DPSM_ROB	0.93 283	0.92 242	0.94 272	0.96 288	1.02 305	0.92 280	0.98 300	0.95 257	0.92 296	0.92 241	0.92 298	0.91 280	0.97 302	0.92 292	0.91 299	0.91 297	0.96 283	0.94 301	0.93 285	0.91 300	0.93 278	0.92 299	0.93 299	0.91 300	0.91 281	0.99 300	0.92 278	0.91 298

DPSM	0.93 283	0.92 242	0.94 272	0.96 288	1.02 305	0.92 280	0.98 300	0.95 257	0.92 296	0.92 241	0.92 298	0.91 280	0.97 302	0.92 292	0.91 299	0.91 297	0.96 283	0.94 301	0.93 285	0.91 300	0.93 278	0.92 299	0.93 299	0.91 300	0.91 281	0.99 300	0.92 278	0.91 298

LGCAT	1.00 289	1.00 247	1.00 274	1.00 296	1.00 299	1.00 294	1.00 305	1.00 266	1.00 303	1.00 254	1.00 302	1.00 292	1.00 306	1.00 299	1.00 304	1.00 304	1.00 291	1.00 304	1.00 292	1.00 305	1.00 289	1.00 304	1.00 304	1.00 306	1.00 294	1.00 303	1.00 288	1.00 304

GANet	1.00 289	1.00 247	1.00 274	1.00 296	1.00 299	1.00 294	1.00 305	1.00 266	1.00 303	1.00 254	1.00 302	1.00 292	1.00 306	1.00 299	1.00 304	1.00 304	1.00 291	1.00 304	1.00 292	1.00 305	1.00 289	1.00 304	1.00 304	1.00 306	1.00 294	1.00 303	1.00 288	1.00 304

TDLM	1.00 289	1.00 247	1.00 274	1.00 296	1.00 299	1.00 294	1.00 305	1.00 266	1.00 303	1.00 254	1.00 302	1.00 292	1.00 306	1.00 299	1.00 304	1.00 304	1.00 291	1.00 304	1.00 292	1.00 305	1.00 289	1.00 304	1.00 304	1.00 306	1.00 294	1.00 303	1.00 288	1.00 304

CVANet_RVC	1.00 289	1.00 247	1.00 274	1.00 296	1.00 299	1.00 294	1.00 305	1.00 266	1.00 303	1.00 254	1.00 302	1.00 292	1.00 306	1.00 299	1.00 304	1.00 304	1.00 291	1.00 304	1.00 292	1.00 305	1.00 289	1.00 304	1.00 304	1.00 306	1.00 294	1.00 303	1.00 288	1.00 304

ccs_rob	1.00 289	10.06 381	0.31 162	0.44 214	0.31 194	0.43 215	0.31 197	0.43 181	0.32 190	0.45 186	0.32 196	1.20 311	0.31 191	7.02 387	0.31 194	0.31 190	0.44 214	0.31 192	0.44 214	0.32 197	0.44 208	0.31 193	0.32 192	0.32 195	0.44 213	0.32 196	0.43 209	0.31 196

trnet	1.01 294	1.01 251	1.01 278	1.01 301	1.01 304	1.01 298	1.01 309	1.01 270	1.01 307	1.01 259	1.01 306	1.01 297	1.01 311	1.01 303	1.01 309	1.01 308	1.01 297	1.01 309	1.01 299	1.01 309	1.01 293	1.01 308	1.01 308	1.01 310	1.01 299	1.01 307	1.01 297	1.01 308

CFNet_pseudo	1.01 294	9.78 379	0.29 153	0.38 182	0.28 168	0.38 184	0.28 170	0.38 163	0.28 170	0.39 160	0.28 171	0.39 188	0.28 169	9.50 388	0.29 184	0.28 167	0.38 180	0.28 168	0.38 179	0.28 170	0.38 173	0.28 170	0.28 167	0.28 171	0.38 178	0.28 167	0.38 176	0.28 170

pcwnet_v2	1.01 294	9.73 378	0.28 148	0.38 182	0.28 168	0.38 184	0.28 170	0.38 163	0.28 170	0.38 155	0.28 171	0.39 188	0.28 169	9.61 389	0.28 173	0.28 167	0.38 180	0.28 168	0.38 179	0.28 170	0.38 173	0.28 170	0.29 178	0.28 171	0.38 178	0.28 167	0.38 176	0.28 170

FlowAnything	1.02 297	2.51 321	0.58 231	1.60 328	0.56 260	1.61 327	0.56 262	1.60 302	0.55 257	1.61 296	0.56 259	1.61 324	0.55 261	0.55 246	0.55 260	0.55 255	1.61 328	0.56 264	1.61 325	0.56 261	1.62 325	0.55 259	0.56 258	0.56 261	1.62 329	0.56 261	1.62 326	0.56 258

WAO-8	1.02 297	1.50 288	1.49 313	0.40 197	0.40 223	1.56 326	0.98 300	1.55 301	0.58 263	4.18 367	0.40 226	0.79 273	0.48 246	0.91 290	0.39 224	0.99 303	0.71 263	0.70 287	0.51 239	0.77 289	1.07 297	0.82 294	0.69 282	0.96 305	1.01 299	1.30 329	1.10 303	1.38 334

UCFNet_RVC	1.03 299	10.10 382	0.28 148	0.38 182	0.28 168	0.39 193	0.28 170	0.38 163	0.28 170	0.39 160	0.28 171	0.39 188	0.29 181	9.62 390	0.28 173	0.28 167	0.38 180	0.28 168	0.38 179	0.28 170	0.39 184	0.28 170	0.29 178	0.28 171	0.39 189	0.28 167	0.38 176	0.29 185

GLC_STEREO	1.05 300	1.01 251	1.02 279	1.02 303	1.02 305	1.05 300	1.06 311	1.05 275	1.05 309	1.04 262	1.05 309	1.05 299	1.04 312	1.06 307	1.05 311	1.06 312	1.06 298	1.05 312	1.06 300	1.05 312	1.06 296	1.06 311	1.04 310	1.05 312	1.04 301	1.05 310	1.06 299	1.06 310

FC-DCNN	1.10 301	0.81 237	0.77 260	0.63 261	0.42 230	0.86 276	0.64 273	0.91 251	0.96 300	1.11 263	0.80 291	1.07 300	0.81 292	0.67 269	1.75 345	1.30 328	1.41 324	0.85 297	1.28 316	0.71 285	2.12 338	1.32 328	0.52 253	0.81 296	1.64 330	1.40 336	2.39 344	1.75 348

RP	1.14 302	1.16 262	1.15 294	1.17 315	1.10 314	1.16 307	1.15 317	1.10 277	1.16 319	1.15 266	1.08 311	1.16 305	1.15 319	1.15 315	1.14 319	1.16 318	1.16 306	1.10 314	1.10 302	1.10 316	1.16 301	1.11 315	1.10 314	1.19 325	1.14 310	1.19 324	1.07 300	1.10 313

Abc-Net	1.14 302	1.16 262	1.18 298	1.10 306	1.10 314	1.16 307	1.18 321	1.16 282	1.13 316	1.11 263	1.16 317	1.16 305	1.12 317	1.10 308	1.17 322	1.16 318	1.16 306	1.10 314	1.16 306	1.14 320	1.17 303	1.16 318	1.11 316	1.09 317	1.10 307	1.10 315	1.16 308	1.17 319
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	1.15 304	1.90 300	1.10 288	1.37 323	0.94 298	1.36 319	0.98 300	1.48 299	0.98 301	1.37 287	0.98 301	1.37 321	0.98 304	0.95 296	0.94 303	0.95 302	1.37 322	0.95 303	1.38 320	0.95 304	1.38 322	0.95 303	0.95 302	0.95 304	1.37 324	0.95 299	1.37 322	0.95 301

TorneroNet	1.15 304	1.10 259	0.51 217	0.69 264	0.51 256	1.10 304	0.50 254	0.51 205	0.51 254	13.92 390	1.17 321	0.49 231	0.51 258	0.54 245	0.48 249	0.49 247	0.49 230	0.65 273	0.70 262	0.49 253	0.51 231	0.49 250	0.67 274	1.36 333	0.51 236	0.50 255	0.52 238	1.23 326

RGC	1.15 304	1.16 262	1.17 297	1.15 311	1.11 316	1.21 313	1.21 328	1.10 277	1.15 317	1.16 269	1.11 314	1.17 307	1.09 314	1.14 314	1.11 316	1.16 318	1.19 312	1.11 317	1.10 302	1.15 322	1.11 298	1.19 321	1.16 319	1.12 320	1.17 312	1.10 315	1.16 308	1.17 319

NCC-stereo	1.15 304	1.17 266	1.12 293	1.10 306	1.15 317	1.14 305	1.15 317	1.15 280	1.12 315	1.17 272	1.17 321	1.11 302	1.17 323	1.11 310	1.10 314	1.16 318	1.12 301	1.11 317	1.16 306	1.13 319	1.23 312	1.16 318	1.19 323	1.11 318	1.18 314	1.17 321	1.17 311	1.13 317

edge stereo	1.15 304	1.18 267	1.11 291	1.12 309	1.17 321	1.17 312	1.17 319	1.16 282	1.18 323	1.16 269	1.17 321	1.17 307	1.13 318	1.11 310	1.11 316	1.12 315	1.17 308	1.17 321	1.11 304	1.17 323	1.17 303	1.17 320	1.18 321	1.14 321	1.11 308	1.18 322	1.12 304	1.11 314

Nwc_Net	1.15 304	1.15 260	1.15 294	1.09 305	1.19 323	1.16 307	1.17 319	1.15 280	1.16 319	1.16 269	1.16 317	1.08 301	1.16 320	1.11 310	1.15 321	1.18 322	1.11 300	1.10 314	1.16 306	1.17 323	1.16 301	1.13 317	1.18 321	1.20 326	1.11 308	1.15 319	1.16 308	1.20 322

qqai	1.17 310	1.27 279	1.10 288	1.26 318	1.09 313	1.23 314	1.11 315	1.26 291	1.11 314	1.26 279	1.08 311	1.25 314	1.11 316	1.11 310	1.10 314	1.09 313	1.27 316	1.11 317	1.27 314	1.11 317	1.27 316	1.10 314	1.10 314	1.11 318	1.27 319	1.10 315	1.24 315	1.11 314

stereogan	1.17 310	1.19 269	1.15 294	1.15 311	1.15 317	1.15 306	1.19 322	1.19 286	1.15 317	1.15 266	1.16 317	1.19 310	1.19 324	1.19 317	1.19 323	1.19 323	1.15 304	1.19 324	1.19 310	1.19 326	1.15 300	1.19 321	1.15 318	1.15 322	1.16 311	1.15 319	1.19 312	1.20 322

TestStereo_HL3	1.20 312	0.41 163	10.53 387	0.44 214	0.28 168	0.41 200	0.28 170	13.40 388	0.30 182	0.41 169	0.28 171	0.40 196	0.28 169	0.28 169	0.28 173	0.28 167	0.42 206	0.28 168	0.41 199	0.28 170	0.41 192	0.28 170	0.28 167	0.28 171	0.41 197	0.28 167	0.41 195	0.28 170

TestStereo-Hl	1.20 312	0.41 163	10.60 388	0.44 214	0.28 168	0.41 200	0.28 170	13.37 387	0.30 182	0.41 169	0.28 171	0.40 196	0.28 169	0.28 169	0.28 173	0.28 167	0.42 206	0.28 168	0.41 199	0.28 170	0.41 192	0.28 170	0.28 167	0.28 171	0.41 197	0.28 167	0.41 195	0.28 170

TestStereo_HL2	1.22 314	0.41 163	10.61 389	0.44 214	0.28 168	0.41 200	0.28 170	13.91 390	0.30 182	0.41 169	0.29 181	0.40 196	0.28 169	0.29 174	0.28 173	0.28 167	0.42 206	0.28 168	0.41 199	0.28 170	0.41 192	0.28 170	0.28 167	0.28 171	0.41 197	0.28 167	0.41 195	0.28 170

MCSU-Stereo	1.22 314	8.85 375	7.17 382	0.42 208	0.29 182	0.41 200	0.29 187	8.80 385	0.30 182	0.42 180	0.29 181	0.40 196	0.29 181	0.30 180	0.29 184	0.29 180	0.41 201	0.29 181	0.41 199	0.29 183	0.41 192	0.29 186	0.29 178	0.29 185	0.41 197	0.29 186	0.41 195	0.30 192

MM-Stereo_test3	1.22 314	1.60 292	1.19 301	1.48 326	1.02 305	1.48 324	0.99 304	1.54 300	1.03 308	1.41 289	1.03 308	1.44 323	1.00 306	1.04 305	1.04 310	1.02 310	1.42 325	1.04 310	1.48 323	1.01 309	1.48 323	1.03 309	1.06 312	1.04 311	1.53 327	1.04 309	1.49 323	1.04 309

FAT-Stereo	1.22 314	1.23 270	1.19 301	1.21 317	1.24 326	1.24 316	1.19 322	1.25 290	1.24 326	1.25 278	1.19 324	1.20 311	1.24 328	1.20 318	1.21 325	1.25 327	1.22 314	1.21 326	1.25 313	1.23 329	1.22 310	1.19 321	1.19 323	1.24 329	1.25 317	1.20 325	1.19 312	1.25 328

S-Stereo	1.22 314	1.18 267	1.19 301	1.20 316	1.23 325	1.23 314	1.19 322	1.19 286	1.18 323	1.27 280	1.20 325	1.20 311	1.20 325	1.23 320	1.22 327	1.23 326	1.23 315	1.23 328	1.20 311	1.25 330	1.20 308	1.22 327	1.25 327	1.24 329	1.20 316	1.22 328	1.26 316	1.24 327

testmc14	1.23 319	8.86 377	7.15 381	0.43 211	0.30 190	0.41 200	0.29 187	9.05 386	0.34 197	0.42 180	0.30 189	0.41 201	0.29 181	0.32 184	0.30 190	0.29 180	0.42 206	0.30 188	0.42 208	0.30 191	0.41 192	0.30 190	0.30 188	0.29 185	0.41 197	0.29 186	0.41 195	0.29 185

GGDA	1.23 319	0.41 163	11.21 390	0.45 219	0.28 168	0.42 209	0.28 170	13.66 389	0.30 182	0.41 169	0.29 181	0.40 196	0.29 181	0.28 169	0.29 184	0.29 180	0.43 212	0.28 168	0.41 199	0.28 170	0.41 192	0.28 170	0.29 178	0.28 171	0.41 197	0.28 167	0.41 195	0.28 170

SPS-STEREO	1.25 321	1.47 287	1.06 286	1.54 327	1.08 311	1.52 325	1.20 327	1.44 297	1.06 311	1.49 294	1.10 313	1.41 322	1.10 315	0.98 297	1.08 313	1.12 315	1.47 326	1.04 310	1.53 324	1.14 320	1.52 324	1.07 312	1.02 309	1.05 312	1.48 326	1.07 312	1.55 324	1.11 314
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 322	1.37 286	1.35 305	1.38 324	1.40 330	1.39 322	1.77 345	1.36 294	1.74 344	1.36 286	1.36 330	1.36 320	1.36 331	1.36 322	1.35 329	1.41 335	1.36 320	1.36 334	1.36 319	1.35 333	1.36 320	1.35 331	1.36 330	1.35 332	1.36 323	1.35 332	1.36 321	1.35 330

HBP-ISP	1.47 323	1.07 257	1.03 282	1.30 320	1.08 311	1.36 319	1.06 311	1.44 297	1.25 328	1.97 311	1.51 335	1.65 326	1.58 337	0.98 297	1.58 337	1.68 342	1.98 334	1.32 329	2.02 333	1.28 331	2.95 351	1.89 352	0.97 303	1.06 314	1.26 318	0.99 300	1.94 329	1.43 337

PS-NSSS	1.48 324	4.46 349	1.35 305	1.35 322	1.35 329	1.41 323	1.34 330	1.36 294	1.35 331	1.40 288	1.35 329	1.33 318	1.35 330	1.37 323	1.40 332	1.35 329	1.35 318	1.35 332	1.39 321	1.44 338	1.35 319	1.34 330	1.35 329	1.38 336	1.35 322	1.33 331	1.34 319	1.38 334

CC-Net-ROB	1.51 325	4.40 348	1.69 322	1.39 325	1.40 330	1.37 321	1.40 335	1.36 294	1.39 332	1.41 289	1.36 330	1.35 319	1.38 333	1.39 325	1.39 330	1.36 330	1.36 320	1.35 332	1.39 321	1.39 334	1.37 321	1.36 332	1.41 334	1.48 338	1.39 325	1.42 337	1.35 320	1.35 330

GANetREF_RVC	1.52 326	2.01 305	1.21 304	1.98 334	1.21 324	1.98 332	1.21 328	1.98 318	1.21 325	1.99 313	1.21 326	1.98 333	1.21 327	1.02 304	1.21 325	1.21 325	1.99 335	1.21 326	1.99 332	1.21 327	1.99 332	1.21 324	1.21 325	1.21 327	1.99 335	1.21 326	1.99 332	1.21 324
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	1.60 327	2.69 328	1.46 310	1.99 335	1.31 328	1.99 334	1.36 331	1.99 319	1.31 329	1.84 300	1.32 328	1.89 327	1.31 329	1.32 321	1.30 328	1.36 330	1.94 330	1.33 331	1.93 328	1.30 332	1.92 329	1.33 329	1.31 328	1.31 331	1.94 332	1.31 330	1.93 328	1.31 329

R-Stereo Train	1.62 328	2.01 305	1.41 308	1.97 331	1.40 330	1.96 330	1.39 332	1.93 312	1.39 332	1.92 305	1.38 332	1.94 330	1.39 334	1.40 326	1.45 333	1.38 332	1.96 332	1.37 335	1.97 329	1.39 334	1.98 330	1.41 334	1.40 332	1.37 334	1.97 333	1.38 333	1.96 330	1.37 332

RAFT-Stereo	1.62 328	2.01 305	1.41 308	1.97 331	1.40 330	1.96 330	1.39 332	1.93 312	1.39 332	1.92 305	1.38 332	1.94 330	1.39 334	1.40 326	1.45 333	1.38 332	1.96 332	1.37 335	1.97 329	1.39 334	1.98 330	1.41 334	1.40 332	1.37 334	1.97 333	1.38 333	1.96 330	1.37 332
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 328	1.60 292	1.59 315	1.61 329	1.69 339	1.66 328	1.61 337	1.70 305	1.65 341	1.62 297	1.60 338	1.61 324	1.60 338	1.60 329	1.59 338	1.62 340	1.60 327	1.63 342	1.62 326	1.68 345	1.70 326	1.60 337	1.64 341	1.60 340	1.61 328	1.60 339	1.60 325	1.59 340

MonStereo	1.66 331	2.63 327	1.46 310	1.99 335	1.41 334	2.03 335	1.39 332	2.04 322	1.43 335	1.94 308	1.40 334	1.92 329	1.37 332	1.38 324	1.39 330	1.39 334	1.99 335	1.38 337	2.04 334	1.41 337	2.02 334	1.37 333	1.39 331	1.38 336	1.99 335	1.38 333	2.01 334	1.39 336

MoCha-V2	1.75 332	27.02 397	0.72 248	0.92 282	0.69 279	0.89 278	0.69 283	0.92 253	0.71 282	0.87 238	0.69 281	0.88 279	0.68 281	0.70 278	0.68 283	0.69 278	0.90 279	0.69 284	0.92 282	0.69 282	0.92 276	0.71 286	0.70 285	0.67 279	0.88 279	0.71 286	0.92 278	0.68 281

MFMNet_re	1.77 333	1.89 298	1.72 324	1.88 330	1.69 339	1.89 329	1.67 341	1.91 311	1.70 342	1.87 301	1.67 342	1.89 327	1.68 343	1.67 333	1.67 343	1.70 343	1.88 329	1.68 344	1.88 327	1.67 343	1.89 327	1.68 343	1.70 343	1.71 345	1.87 331	1.68 347	1.87 327	1.68 345

derf	1.84 334	1.93 302	1.73 325	1.97 331	1.77 342	1.98 332	1.76 344	1.94 314	1.73 343	1.97 311	1.78 344	1.97 332	1.76 344	1.76 336	1.71 344	1.79 344	1.94 330	1.77 345	1.98 331	1.75 347	1.89 327	1.71 344	1.77 346	1.77 347	2.01 337	1.74 348	2.00 333	1.71 346

MM-Stereo_test1	1.85 335	3.50 337	1.61 316	2.12 337	1.47 335	2.14 336	1.47 336	2.33 331	1.53 336	2.12 318	1.54 336	2.19 335	1.53 336	1.54 328	1.53 335	1.53 336	2.20 337	1.54 338	2.24 335	1.57 339	2.21 340	1.49 336	1.59 336	1.49 339	2.15 341	1.52 338	2.15 336	1.54 339

plain	1.96 336	3.33 334	1.04 283	3.24 355	1.04 309	3.24 354	1.04 310	3.26 345	1.05 309	3.26 351	1.13 315	3.27 354	1.06 313	1.05 306	1.05 311	1.05 311	3.28 353	1.05 312	3.29 352	1.06 313	3.30 353	1.05 310	1.05 311	1.06 314	3.30 355	1.06 311	3.30 354	1.06 310

UDGNet	1.97 337	2.43 319	1.67 320	2.46 345	1.70 341	2.44 343	1.69 342	2.34 332	1.63 340	2.35 334	1.67 342	2.37 344	1.67 342	1.68 334	1.64 342	1.67 341	2.44 344	1.64 343	2.43 343	1.67 343	2.43 346	1.66 341	1.67 342	1.63 344	2.43 346	1.66 345	2.42 345	1.66 344

LG-G_1	1.99 338	2.56 324	1.63 318	2.54 348	1.62 337	2.55 348	1.61 337	2.51 335	1.61 337	2.50 338	1.62 340	2.50 346	1.61 339	1.61 330	1.61 339	1.61 337	2.55 348	1.61 339	2.55 348	1.61 340	2.55 348	1.61 338	1.61 337	1.61 341	2.55 349	1.61 340	2.54 347	1.61 341

LG-G	1.99 338	2.56 324	1.63 318	2.54 348	1.62 337	2.55 348	1.61 337	2.51 335	1.61 337	2.50 338	1.62 340	2.50 346	1.61 339	1.61 330	1.61 339	1.61 337	2.55 348	1.61 339	2.55 348	1.61 340	2.55 348	1.61 338	1.61 337	1.61 341	2.55 349	1.61 340	2.54 347	1.61 341

LGtest1	1.99 338	2.55 323	1.62 317	2.54 348	1.61 336	2.54 345	1.61 337	2.51 335	1.61 337	2.49 337	1.61 339	2.49 345	1.61 339	1.61 330	1.61 339	1.61 337	2.55 348	1.62 341	2.54 347	1.61 340	2.54 347	1.61 338	1.61 337	1.61 341	2.54 348	1.61 340	2.54 347	1.61 341

FBW_ROB	2.04 341	2.50 320	1.75 326	2.45 344	1.78 343	2.40 341	1.74 343	2.47 334	1.77 345	2.37 335	1.81 345	2.30 338	1.80 345	1.78 337	1.88 354	1.80 345	2.41 343	1.77 345	2.43 343	1.83 348	2.39 344	1.81 349	1.76 345	1.75 346	2.56 351	1.75 349	2.30 341	1.74 347

TRStereo	2.05 342	2.13 308	1.85 329	2.27 338	1.84 345	2.28 337	1.84 348	2.29 327	1.87 349	2.29 328	1.86 348	2.30 338	1.87 350	2.30 355	1.87 351	2.08 353	2.29 339	1.87 350	2.30 337	1.87 351	2.08 335	1.72 345	1.86 351	2.30 360	2.13 338	1.84 351	2.29 338	1.87 352

XX-Stereo	2.05 342	2.13 308	1.85 329	2.27 338	1.84 345	2.28 337	1.84 348	2.29 327	1.87 349	2.29 328	1.86 348	2.30 338	1.87 350	2.30 355	1.87 351	2.08 353	2.29 339	1.87 350	2.30 337	1.87 351	2.08 335	1.72 345	1.86 351	2.30 360	2.13 338	1.84 351	2.29 338	1.87 352

EAI-Stereo	2.05 342	2.13 308	1.85 329	2.27 338	1.84 345	2.28 337	1.84 348	2.29 327	1.87 349	2.29 328	1.86 348	2.30 338	1.87 350	2.30 355	1.87 351	2.08 353	2.29 339	1.87 350	2.30 337	1.87 351	2.08 335	1.72 345	1.86 351	2.30 360	2.13 338	1.84 351	2.29 338	1.87 352

AF-Net	2.06 345	25.73 396	1.18 298	1.12 309	1.16 320	1.16 307	1.19 322	1.10 277	1.17 322	1.15 266	1.14 316	1.11 302	1.16 320	1.16 316	1.14 319	1.11 314	1.15 304	1.13 320	1.21 312	1.17 323	1.11 298	1.21 324	1.17 320	1.17 323	1.17 312	1.11 318	1.20 314	1.13 317

UniTT-Stereo	2.12 346	3.66 339	1.10 288	3.48 358	1.15 317	3.57 358	1.11 315	3.44 348	1.16 319	3.52 353	1.16 317	3.50 355	1.16 320	1.10 308	1.13 318	1.15 317	3.61 355	1.17 321	3.64 353	1.12 318	3.58 356	1.12 316	1.12 317	1.17 323	3.53 358	1.18 322	3.52 357	1.18 321

HUF	2.22 347	2.33 315	2.24 344	2.35 342	2.07 352	2.45 344	2.11 356	2.42 333	2.13 356	2.19 321	2.15 355	2.10 334	2.09 355	2.27 353	2.04 356	2.08 353	2.44 344	2.12 357	2.38 342	2.18 358	2.29 342	2.22 356	2.12 358	2.12 355	2.52 347	2.10 357	2.22 337	2.15 359

AIO_test	2.22 347	2.36 318	2.10 340	2.47 346	2.15 353	2.54 345	2.06 355	2.27 325	2.09 355	2.29 328	2.13 354	2.30 338	2.09 355	2.25 351	2.15 358	1.95 351	2.52 347	2.08 355	2.32 340	2.21 360	2.20 339	2.26 358	2.05 357	2.06 353	2.40 345	2.16 359	2.52 346	2.05 358

RAStereo	2.24 349	3.70 340	1.18 298	3.73 362	1.18 322	3.69 360	1.19 322	3.73 351	1.24 326	3.72 356	1.21 326	3.76 359	1.20 325	1.20 318	1.20 324	1.20 324	3.74 360	1.20 325	3.75 359	1.21 327	3.77 360	1.21 324	1.21 325	1.21 327	3.82 362	1.21 326	3.82 361	1.21 324

AIO_rvc	2.25 350	2.35 317	2.10 340	2.47 346	2.17 354	2.54 345	2.15 357	2.32 330	2.21 357	2.29 328	2.28 357	2.33 343	2.09 355	2.26 352	2.14 357	2.08 353	2.49 346	2.09 356	2.53 346	2.14 357	2.34 343	2.23 357	2.14 359	2.18 356	2.19 342	2.15 358	2.35 343	2.22 360

NCCL2	2.27 351	2.27 314	2.28 347	2.27 338	2.28 358	2.28 337	2.28 359	2.27 325	2.28 359	2.28 325	2.28 357	2.29 337	2.28 359	2.28 354	2.29 360	2.28 360	2.28 338	2.28 361	2.27 336	2.28 362	2.28 341	2.28 360	2.28 361	2.28 358	2.28 343	2.28 361	2.11 335	2.28 363

STTStereo	2.30 352	2.34 316	2.26 346	2.37 343	2.23 355	2.40 341	2.35 360	2.20 323	2.33 360	2.28 325	2.31 359	2.19 335	2.37 360	2.20 348	2.31 361	2.23 359	2.38 342	2.25 360	2.33 341	2.27 361	2.39 344	2.27 359	2.31 362	2.29 359	2.37 344	2.32 362	2.34 342	2.26 362

DNSM	2.31 353	4.05 343	3.13 355	2.62 351	1.85 348	2.62 350	1.85 351	3.98 352	1.85 347	2.55 340	1.85 347	2.55 349	1.85 349	1.85 341	1.85 348	1.85 348	2.62 351	1.85 349	2.62 350	1.85 349	2.62 350	1.85 351	1.85 350	1.85 349	2.63 352	1.85 354	2.63 350	1.85 351

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 354	2.85 330	1.90 336	2.90 352	2.77 361	2.88 351	2.85 363	2.51 335	2.85 363	2.88 346	1.99 353	2.50 346	2.76 363	2.20 348	1.57 336	2.64 362	2.89 352	2.63 363	5.69 382	1.03 311	2.01 333	2.71 362	2.74 366	2.73 364	2.87 353	1.64 343	1.00 288	1.49 338
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)	2.52 355	3.41 336	1.05 284	3.29 356	1.05 310	3.29 357	1.06 311	3.30 347	1.06 311	3.31 352	1.06 310	4.97 377	2.72 362	2.72 359	2.71 363	2.70 363	6.57 385	2.19 358	5.08 379	1.08 315	3.36 354	1.07 312	1.07 313	1.07 316	3.35 357	1.07 312	3.36 356	1.07 312

sCroCo_RVC	2.76 356	4.00 342	1.82 328	4.00 366	1.83 344	3.98 366	1.82 346	3.99 354	1.81 346	4.14 364	2.76 361	4.13 368	1.82 347	1.83 338	1.83 346	1.82 346	4.01 365	1.82 348	3.98 362	1.86 350	4.00 365	1.82 350	1.83 348	1.84 348	4.02 368	1.81 350	4.00 365	1.83 350

NLSM1	2.82 357	3.85 341	2.57 352	3.19 354	2.46 359	3.28 356	2.38 361	3.29 346	2.42 361	3.20 350	2.64 360	3.14 352	2.62 361	2.46 358	2.44 362	2.51 361	3.31 354	2.53 362	3.17 351	2.47 363	3.27 352	2.33 361	2.65 363	2.61 363	3.22 354	2.55 363	3.31 355	2.39 364

sAnonymous2	2.87 358	4.16 344	1.89 334	4.26 371	1.87 349	4.23 369	1.92 352	4.17 355	1.94 353	4.16 365	1.92 351	4.20 369	1.92 353	1.96 344	1.86 349	1.87 349	4.25 369	1.90 353	4.23 368	1.91 354	4.26 368	1.93 353	1.89 354	1.90 350	4.07 370	1.91 355	5.09 381	1.93 356

CroCo_RVC	2.87 358	4.16 344	1.89 334	4.26 371	1.87 349	4.23 369	1.92 352	4.17 355	1.94 353	4.16 365	1.92 351	4.20 369	1.92 353	1.96 344	1.86 349	1.87 349	4.25 369	1.90 353	4.23 368	1.91 354	4.26 368	1.93 353	1.89 354	1.90 350	4.07 370	1.91 355	5.09 381	1.93 356

Anonymous3	3.36 360	4.93 354	2.20 342	4.92 378	2.23 355	4.90 377	2.23 358	4.89 361	2.24 358	4.95 377	2.21 356	4.91 376	2.21 358	2.18 347	2.22 359	2.22 358	4.86 376	2.20 359	4.90 375	2.20 359	4.96 378	2.21 355	2.21 360	2.21 357	6.30 384	2.21 360	4.90 374	2.23 361

StereoVision	3.44 361	10.12 383	1.68 321	5.44 383	2.26 357	5.87 382	1.97 354	5.17 364	1.31 329	5.80 381	1.56 337	5.62 382	1.84 348	1.97 346	1.91 355	1.84 347	4.98 378	1.32 329	5.60 380	1.71 346	5.35 383	1.73 348	1.97 356	1.96 352	5.40 381	1.65 344	5.08 379	1.76 349

NLCSM	3.61 362	5.05 356	3.36 363	4.13 368	3.31 369	3.91 362	3.26 369	3.98 352	3.24 367	4.08 363	3.06 364	3.95 364	3.25 370	3.25 364	3.10 367	3.17 369	4.20 368	3.08 365	4.16 366	3.24 370	4.26 368	3.46 370	3.14 368	3.19 367	4.02 368	3.24 368	4.21 369	3.17 368

DPSNet	3.67 363	3.61 338	3.62 364	3.64 359	3.61 373	3.64 359	3.65 373	3.64 350	3.67 372	3.67 355	3.65 371	3.68 357	3.69 378	3.69 372	3.69 379	3.68 375	3.70 357	3.70 375	3.69 358	3.69 376	3.71 359	3.69 372	3.67 374	3.69 376	3.68 361	3.67 372	3.68 359	3.67 370

MaDis-Stereo	3.69 364	10.19 384	2.01 339	6.09 384	2.01 351	5.94 383	1.82 346	6.14 369	1.85 347	6.59 384	1.82 346	6.01 383	1.81 346	1.83 338	1.83 346	2.02 352	5.87 382	1.79 347	5.93 383	2.06 356	4.63 374	1.67 342	1.84 349	2.08 354	5.90 382	1.66 345	6.34 384	1.87 352

Sa-1000	3.84 365	7.71 365	6.81 379	4.15 369	2.86 362	3.27 355	3.87 379	5.99 366	4.35 383	2.78 344	3.71 372	3.88 360	3.56 374	3.88 375	3.64 372	2.71 364	3.72 358	3.27 370	3.67 357	3.15 369	3.51 355	3.36 369	2.70 365	3.49 370	3.32 356	3.76 376	2.87 352	3.76 377

MLG-Stereo_test2	3.86 366	4.96 355	3.13 355	4.65 376	3.27 368	5.17 381	3.07 365	5.01 363	3.01 364	4.93 376	3.03 363	4.56 374	3.32 371	3.26 365	3.33 370	3.30 371	5.17 381	3.19 368	4.86 374	2.96 368	5.04 380	3.25 365	2.67 364	3.15 366	4.98 378	3.05 366	4.59 372	3.30 369

MLG-Stereo_test3	3.87 367	4.64 350	3.29 360	5.17 381	3.23 366	4.83 376	3.02 364	4.95 362	3.22 366	4.31 368	3.33 369	5.08 379	3.20 369	3.23 363	2.77 364	3.20 370	4.99 379	3.24 369	4.93 376	2.94 365	4.82 377	3.33 368	3.33 370	3.29 369	5.19 380	3.02 365	5.08 379	2.93 367

MLG-Stereo_test1	3.87 367	4.67 351	3.29 360	5.26 382	3.25 367	5.04 379	3.11 366	4.43 357	3.27 368	5.02 379	3.21 366	4.71 375	3.10 367	3.22 362	3.06 366	2.98 367	5.03 380	3.18 367	4.95 377	2.94 365	4.70 376	3.32 366	3.30 369	3.27 368	5.17 379	3.08 367	5.02 377	2.85 366

SA	3.93 369	7.22 361	4.74 366	4.15 369	3.88 379	3.70 361	4.02 382	6.67 374	3.95 377	3.64 354	3.74 373	3.63 356	3.00 365	3.51 367	3.68 378	3.68 375	3.73 359	3.71 376	3.64 353	3.48 371	3.58 356	2.97 364	3.69 375	3.61 371	3.55 360	3.42 369	3.64 358	3.79 378

TestStereo1	4.11 370	7.79 367	6.72 377	3.93 363	3.81 376	3.96 364	3.58 371	6.96 377	3.74 374	3.90 358	3.76 374	3.89 361	3.57 375	3.70 373	3.66 375	3.34 372	3.80 361	3.62 372	3.66 355	3.68 374	3.91 362	3.70 373	3.65 372	3.67 373	3.88 363	3.53 370	3.89 362	3.68 373

SA-5K	4.11 370	7.79 367	6.72 377	3.93 363	3.81 376	3.96 364	3.58 371	6.96 377	3.74 374	3.90 358	3.76 374	3.89 361	3.57 375	3.70 373	3.66 375	3.34 372	3.80 361	3.62 372	3.66 355	3.68 374	3.91 362	3.70 373	3.65 372	3.67 373	3.88 363	3.53 370	3.89 362	3.68 373

test_4	4.11 370	8.05 370	6.64 375	4.52 374	3.68 374	3.00 352	3.40 370	6.21 372	3.29 369	4.07 362	3.84 377	4.04 366	3.76 380	3.56 370	3.67 377	3.76 378	4.04 366	3.79 378	4.10 363	3.53 372	3.98 364	3.74 376	3.55 371	3.61 371	3.94 367	3.75 375	3.73 360	3.73 376

test-1	4.11 370	7.65 364	4.93 367	3.65 360	3.58 371	4.70 375	3.74 377	4.73 359	4.06 379	3.72 356	4.11 381	3.70 358	3.49 373	3.36 366	3.65 374	4.17 383	3.92 363	4.04 382	4.19 367	3.75 377	4.69 375	4.18 379	3.88 378	3.90 378	4.73 374	3.77 377	3.12 353	3.68 373

TESTraft	4.16 374	8.03 369	6.81 379	3.99 365	3.68 374	3.93 363	3.70 375	6.86 376	3.69 373	3.93 360	3.88 379	3.93 363	3.59 377	3.65 371	3.64 372	3.68 375	3.92 363	3.72 377	3.92 360	3.57 373	3.84 361	3.70 373	3.71 376	3.67 373	3.91 366	3.74 374	3.92 364	3.67 370

raft_robust	4.19 375	7.78 366	6.08 372	3.30 357	3.85 378	4.03 367	3.73 376	6.25 373	3.30 370	4.44 370	3.28 368	4.01 365	3.82 381	4.29 380	3.70 380	4.01 380	4.48 374	3.42 371	4.11 364	3.76 378	4.05 366	3.32 366	3.85 377	3.82 377	4.71 373	3.83 378	4.09 366	3.80 379

RAFT_CTSACE	4.43 376	8.26 372	6.10 373	4.62 375	4.01 381	4.54 374	3.65 373	6.09 368	3.93 376	4.64 373	4.14 382	4.26 371	4.13 383	3.91 376	3.88 381	4.06 382	4.30 371	4.03 381	4.27 370	3.92 379	4.26 368	3.67 371	3.91 379	4.16 381	4.82 375	4.08 382	4.20 368	3.67 370

RAFT+CT+SA	4.43 376	7.34 363	6.71 376	5.01 379	4.38 382	4.40 371	3.85 378	6.15 371	4.30 382	4.89 375	3.26 367	4.49 373	3.01 366	4.53 381	3.36 371	3.65 374	3.64 356	4.39 384	3.94 361	4.28 382	4.44 372	4.30 381	4.24 384	4.52 383	3.90 365	3.85 379	4.89 373	4.00 381

cross-raft	4.43 376	7.31 362	6.46 374	4.47 373	3.95 380	4.46 372	3.95 380	6.70 375	3.97 378	4.41 369	3.82 376	4.38 372	3.94 382	3.95 378	3.95 383	3.95 379	4.45 373	3.95 380	4.46 371	3.95 380	4.46 373	3.95 377	3.95 381	3.94 380	4.40 372	3.95 381	4.45 371	3.95 380

test_5	4.51 379	8.85 375	5.35 371	3.66 361	3.56 370	5.10 380	4.47 384	6.14 369	4.07 380	4.96 378	3.87 378	5.14 381	4.17 385	3.53 368	4.39 384	4.53 384	4.15 367	3.62 372	4.74 373	2.94 365	3.63 358	4.53 383	4.20 383	4.54 384	4.86 376	3.68 373	4.95 375	4.06 382

test_3	4.55 380	10.96 385	7.69 385	4.04 367	3.60 372	4.10 368	3.98 381	7.94 379	4.56 384	3.99 361	4.03 380	4.08 367	3.74 379	3.99 379	3.91 382	4.05 381	4.33 372	3.89 379	4.14 365	4.00 381	4.11 367	4.02 378	4.01 382	3.91 379	3.53 358	3.94 380	4.19 367	4.20 383

FC-DCNN v2	4.74 381	3.16 333	3.16 358	3.16 353	3.16 363	3.16 353	3.16 368	3.16 344	3.16 365	3.16 349	3.16 365	3.16 353	3.16 368	3.16 361	3.16 368	3.16 368	6.72 386	6.72 388	6.72 385	6.72 390	6.72 385	6.72 390	6.72 390	6.72 388	6.72 385	6.72 387	6.72 386	6.72 389

TestStereo	4.92 382	4.80 353	4.98 368	4.82 377	4.97 384	4.91 378	4.78 385	4.80 360	4.88 385	4.78 374	4.80 384	4.99 378	4.81 386	4.83 382	4.87 386	4.97 386	4.93 377	5.01 386	5.03 378	4.90 385	5.02 379	5.02 384	5.06 385	5.04 385	4.93 377	4.89 384	5.01 376	5.09 385

DispFullNet	4.96 383	5.67 357	3.30 362	5.01 379	3.21 365	4.50 373	3.11 366	4.43 357	3.44 371	4.60 372	3.46 370	5.13 380	3.44 372	3.53 368	3.20 369	2.87 366	4.80 375	3.15 366	4.70 372	4.83 384	9.02 390	5.98 387	5.95 389	6.21 387	8.84 390	5.85 386	9.76 391	5.91 387

SGM-Forest	5.07 384	6.74 359	4.17 365	6.46 385	4.68 383	6.21 385	4.38 383	6.00 367	4.14 381	5.84 382	4.44 383	6.28 384	4.16 384	3.92 377	4.56 385	4.60 385	6.15 383	4.27 383	6.12 384	4.31 383	5.99 384	4.27 380	3.92 380	4.27 382	6.13 383	4.10 383	6.18 383	4.49 384
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 385	8.71 374	2.75 353	8.64 390	2.76 360	8.65 389	2.79 362	8.67 383	2.79 362	8.70 389	2.79 362	8.70 389	2.79 364	2.79 360	2.80 365	2.80 365	8.84 390	2.82 364	8.82 389	2.89 364	8.84 389	2.83 363	2.83 367	2.82 365	8.87 391	2.83 364	8.84 390	2.83 365

SGM+DAISY	6.35 386	8.16 371	5.14 370	8.12 389	5.08 386	8.12 388	5.16 386	8.01 380	5.18 387	7.92 387	5.14 385	7.89 388	5.14 387	4.95 383	5.33 387	5.32 387	8.14 389	5.16 387	8.16 388	5.16 386	8.21 388	5.19 385	5.12 386	5.12 386	8.18 389	5.24 385	8.12 389	5.11 386

RAFT	6.60 387	9.99 380	8.33 386	7.21 388	6.55 387	5.95 384	5.87 387	8.70 384	5.02 386	5.10 380	6.69 387	7.06 387	6.94 390	6.17 386	7.09 390	6.84 388	6.47 384	4.72 385	5.60 380	5.60 387	5.11 381	5.97 386	6.93 391	6.89 389	7.16 386	7.08 390	6.58 385	6.66 388

test-v	7.17 388	11.53 386	7.63 383	7.17 386	6.87 388	7.48 386	6.90 388	8.14 381	6.88 388	6.93 385	7.42 388	7.05 385	6.14 388	6.05 384	6.86 388	6.99 389	7.60 387	6.75 389	6.90 386	6.66 388	7.83 386	6.36 388	5.89 387	7.34 390	7.19 387	6.75 388	7.52 387	6.77 390

test-2	7.17 388	11.53 386	7.63 383	7.17 386	6.87 388	7.48 386	6.90 388	8.14 381	6.88 388	6.93 385	7.42 388	7.05 385	6.14 388	6.05 384	6.86 388	6.99 389	7.60 387	6.75 389	6.90 386	6.66 388	7.83 386	6.36 388	5.89 387	7.34 390	7.19 387	6.75 388	7.52 387	6.77 390

MANE	18.41 390	23.00 395	16.00 391	22.00 398	15.00 390	22.00 397	15.00 390	22.00 398	15.00 390	21.00 398	15.00 390	22.00 397	15.00 391	15.00 391	17.00 391	15.00 391	23.00 398	15.00 391	22.00 397	15.00 391	23.00 398	15.00 391	18.00 392	15.00 392	24.00 399	17.00 391	24.00 399	16.00 392

rafts_anoy	20.00 391	20.00 388	20.00 392	20.00 391	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 390	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 390	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 393	20.00 393	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 393

raft+_RVC	20.00 391	20.00 388	20.00 392	20.00 391	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 390	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 390	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 393	20.00 393	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 393

raftrobust	20.00 391	20.00 388	20.00 392	20.00 391	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 390	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 390	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 393	20.00 393	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 393

CasAABBNet	20.00 391	20.00 388	20.00 392	20.00 391	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 390	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 390	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 393	20.00 393	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 393

RALCasStereoNet	20.00 391	20.00 388	20.00 392	20.00 391	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 390	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 390	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 393	20.00 393	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 393

RALAANet	20.00 391	20.00 388	20.00 392	20.00 391	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 390	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 390	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 393	20.00 393	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 393

MSMDNet	20.00 391	20.00 388	20.00 392	20.00 391	20.00 391	20.00 390	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 391	20.00 390	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 390	20.00 392	20.00 391	20.00 392	20.00 393	20.00 393	20.00 392	20.00 392	20.00 392	20.00 393

fast-reg	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 398	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 400	37.00 400	37.00 400	37.00 399	37.00 400	37.00 400

Reg-Stereo(zero)	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 398	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 400	37.00 400	37.00 400	37.00 399	37.00 400	37.00 400

FLISNet	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 398	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 400	37.00 400	37.00 400	37.00 399	37.00 400	37.00 400

CoSv	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 398	37.00 399	37.00 398	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 398	37.00 399	37.00 399	37.00 399	37.00 400	37.00 400	37.00 400	37.00 399	37.00 400	37.00 400

MDST_ROB	61.15 402	72.66 403	46.52 403	70.00 403	44.89 402	64.24 402	43.75 402	73.65 403	48.92 403	72.70 404	42.40 402	60.70 402	50.23 403	50.07 404	67.69 404	68.60 404	83.13 404	47.77 403	82.48 403	46.00 403	95.93 404	53.44 404	50.66 404	45.00 404	84.99 405	53.64 404	79.01 404	52.07 405

CBMV	101.59 403	71.60 402	48.40 404	72.70 404	49.00 403	79.60 403	48.40 403	80.90 404	46.90 402	68.90 403	49.00 403	78.00 403	572.10 413	49.50 403	51.30 403	48.40 403	72.20 403	639.60 413	79.40 402	48.90 404	79.50 403	51.40 403	52.30 405	48.30 405	80.20 404	49.10 403	79.60 405	47.60 404
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 404	131.36 404	140.69 405	151.38 405	151.40 405	150.79 404	151.72 405	149.36 405	159.46 405	146.42 405	150.73 405	149.06 407	176.22 405	143.94 406	133.10 407	133.45 407	153.30 406	154.22 406	154.67 405	153.95 407	156.90 407	156.53 408	160.21 407	162.72 407	154.57 406	160.59 406	153.47 406	163.50 407
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	168.38 405	396.55 409	180.19 406	193.64 406	133.63 404	193.53 405	141.18 404	219.97 406	133.80 404	188.12 406	133.62 404	187.99 408	133.61 404	133.68 405	133.47 408	133.49 408	193.64 407	133.70 405	193.74 406	133.73 406	193.58 408	133.90 407	133.51 406	133.58 406	193.57 407	133.62 405	193.54 407	139.69 406

NOSS_ROB	248.11 406	409.00 410	288.00 408	412.00 408	280.00 407	411.00 410	288.00 407	356.00 407	275.00 410	379.00 411	303.00 410	415.00 410	278.00 410	260.00 411	104.00 405	103.00 405	126.00 405	108.00 404	118.00 404	98.00 405	126.00 406	104.00 406	268.00 410	216.00 409	279.00 411	201.00 407	288.00 411	206.00 408

AE-Stereo	252.48 407	202.00 405	361.00 410	502.00 410	324.00 409	321.00 406	482.00 412	423.00 410	227.00 409	201.00 407	273.00 409	101.00 404	207.00 406	198.00 407	183.00 409	181.00 409	221.00 408	232.00 410	477.00 408	220.00 409	111.00 405	100.00 405	219.00 409	214.00 408	204.00 408	211.00 408	200.00 408	222.00 410

MGS-Stereo	264.93 408	208.00 406	362.00 411	512.00 411	350.00 410	326.00 407	443.00 411	410.00 409	210.00 406	232.00 409	215.00 406	125.00 405	217.00 407	216.00 409	127.00 406	122.00 406	223.00 409	230.00 408	487.00 410	255.00 410	250.00 409	223.00 410	272.00 411	228.00 411	241.00 409	220.00 410	214.00 409	235.00 411

EGLCR-Stereo	276.81 409	209.00 407	366.00 412	514.00 412	354.00 411	336.00 408	422.00 409	440.00 411	220.00 408	231.00 408	245.00 408	135.00 406	237.00 409	218.00 410	197.00 410	222.00 411	223.00 409	230.00 408	487.00 410	255.00 410	250.00 409	273.00 411	272.00 411	228.00 411	241.00 409	220.00 410	214.00 409	235.00 411

DLCB_ROB	280.78 410	376.74 408	215.59 407	376.74 407	215.59 406	376.74 409	215.59 406	366.42 408	218.39 407	366.42 410	218.39 407	366.42 409	218.39 408	209.96 408	219.76 411	219.38 410	376.72 411	216.43 407	376.72 407	216.43 408	376.72 411	216.43 409	216.14 408	216.14 410	376.69 412	217.67 409	376.69 412	217.67 409

LE_ROB	387.11 411	453.07 411	321.39 409	500.23 409	323.05 408	493.99 411	324.56 408	477.63 412	322.28 411	465.51 412	322.97 411	486.37 411	334.17 411	305.26 412	320.63 412	327.66 412	476.08 412	315.70 411	483.76 409	335.15 412	469.64 412	309.74 412	315.90 413	318.85 413	498.41 413	328.85 412	491.00 413	330.08 413

SGM-ForestM	522.49 412	676.08 412	448.56 413	638.17 413	433.15 412	639.59 412	427.03 410	617.52 413	439.90 412	604.63 413	429.02 412	611.68 412	432.74 412	420.18 413	451.96 413	465.85 413	601.06 413	403.73 412	659.15 412	405.50 413	669.64 413	437.21 413	455.85 414	425.66 414	689.82 414	481.65 413	662.43 414	479.61 414

CBMV_ROB	1133.35 413	1280.38 413	976.92 414	1317.57 414	1021.62 413	1282.66 413	1022.22 413	1213.88 414	982.57 413	1194.12 414	975.90 413	1357.87 413	1090.02 414	943.32 414	1021.85 414	1006.47 414	1309.01 414	986.29 414	1499.40 413	986.35 414	1359.35 414	975.96 414	975.21 415	969.30 415	1337.82 415	1042.34 414	1398.25 415	1073.86 415

111111	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416

SGD-Stereo	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416

IGEV-Stereo++	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416

IGEV-Stereo+	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416

anonymousdsp2	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416

anonymousdsp	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416

AMNet	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 414	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 416	10000000.00 415	10000000.00 416	10000000.00 416

GS-Stereo																							0.36 207	0.36 209	0.48 226	0.36 207	0.48 223	0.35 205

FADE			0.05 30	0.05 36				0.05 35		0.06 37			0.04 33	0.05 40	0.07 48	0.07 50	0.07 46	0.05 42		0.04 32	0.09 54	0.08 56	0.06 45	0.05 41	0.06 45		0.05 36	0.04 32

Low-res two-view benchmark