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 43	0.03 23	0.06 42	0.03 23	0.05 36	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 47	0.08 41	0.07 45	0.05 41	0.05 36	0.05 43	0.07 39	0.05 43	0.05 27	0.05 40	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 47	0.08 41	0.07 45	0.05 41	0.05 36	0.05 43	0.07 39	0.05 43	0.05 27	0.05 40	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 47	0.08 41	0.07 45	0.05 41	0.05 36	0.05 43	0.07 39	0.05 43	0.05 27	0.05 40	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	1.03 244	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 52	0.07 37	0.08 48	0.05 41	0.08 50	0.05 43	0.08 45	0.07 50	0.07 38	0.05 40	0.07 47	0.05 45	0.07 48	0.05 43	0.05 43	0.08 48	0.05 42	0.08 49	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 64	0.10 47	0.08 48	0.05 41	0.08 50	0.05 43	0.11 58	0.05 43	0.07 38	0.05 40	0.07 47	0.05 45	0.10 57	0.05 43	0.05 43	0.08 48	0.05 42	0.08 49	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 64	0.10 47	0.08 48	0.05 41	0.08 50	0.05 43	0.11 58	0.05 43	0.07 38	0.05 40	0.07 47	0.05 45	0.10 57	0.05 43	0.05 43	0.08 48	0.05 42	0.08 49	0.05 43	0.07 47	0.05 43	0.05 42	0.05 41	0.08 49	0.07 51	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 47	0.07 37	0.08 48	0.07 52	0.08 50	0.07 51	0.08 45	0.07 50	0.08 42	0.07 51	0.08 50	0.07 52	0.07 48	0.07 48	0.07 50	0.07 46	0.07 52	0.07 47	0.07 52	0.08 50	0.07 50	0.07 48	0.06 50	0.07 48	0.07 51	0.08 50	0.06 50

TS	0.08 33	0.08 47	0.16 91	0.08 48	0.06 51	0.08 50	0.06 50	0.15 77	0.06 49	0.08 42	0.06 50	0.08 50	0.06 51	0.14 100	0.06 47	0.06 49	0.08 48	0.06 50	0.08 49	0.06 51	0.08 50	0.06 49	0.06 45	0.06 50	0.08 49	0.06 50	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	1.47 276	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	1.47 276	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	1.32 267	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 47	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	1.46 275	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	1.32 267	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 72	0.13 78	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 51	0.14 63	0.07 50	0.09 44	0.07 51	0.09 55	0.07 52	0.13 90	0.07 48	0.07 50	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 52	0.09 54	0.07 50	0.07 48	0.07 52	0.09 56	0.07 51	0.09 55	0.07 53

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 220	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.70 219	0.04 32	0.05 27	0.04 32	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	0.61 225	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.75 227	0.04 32	0.05 27	0.04 32	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	0.60 220	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.70 219	0.04 32	0.05 27	0.04 32	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	0.60 220	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.71 223	0.04 32	0.05 27	0.04 32	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 52	0.09 44	0.09 55	0.10 60	0.09 55	0.08 55	0.09 47	0.08 55	0.09 44	0.08 54	0.09 55	0.09 57	0.08 53	0.08 56	0.09 57	0.09 55	0.08 57	0.09 55	0.08 55	0.09 54	0.08 56	0.09 53	0.09 57	0.10 57	0.08 56	0.10 57	0.09 57

APVNet	0.09 39	0.06 43	0.04 25	0.06 42	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.05 35	1.08 298	0.05 27	0.05 40	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 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

FADNet-RVC-Resample	0.10 46	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 41	0.05 36	0.05 43	0.07 39	0.05 43	0.05 27	0.05 40	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	1.53 319	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 36	0.04 33	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 32	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	1.63 324	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 46	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

SHD	0.10 46	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

SAMSARA	0.10 46	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

XQC	0.10 46	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

RTSC	0.10 46	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

RTS	0.10 46	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

RTSA	0.10 46	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

MADNet+	0.10 46	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

MADNet++	0.10 46	0.10 54	0.10 47	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 60	0.10 48	0.10 60	0.10 47	0.10 62	0.10 57	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.10 58	0.10 59	0.10 58	0.10 61	0.10 58	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.10 57	0.10 60	0.10 57	0.10 63

over-6	0.11 58	0.14 72	0.14 83	0.11 67	0.10 60	0.11 67	0.10 60	0.14 63	0.10 60	0.11 57	0.10 62	0.11 67	0.10 61	0.13 90	0.10 61	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.10 61	0.11 68	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.11 68	0.10 60	0.11 69	0.10 63

over v1	0.11 58	0.14 72	0.14 83	0.11 67	0.10 60	0.11 67	0.10 60	0.14 63	0.10 60	0.11 57	0.09 58	0.11 67	0.10 61	0.13 90	0.10 61	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.09 58	0.11 68	0.09 58	0.09 53	0.09 57	0.11 68	0.09 58	0.11 69	0.09 57

over-8	0.11 58	0.14 72	0.14 83	0.11 67	0.09 56	0.11 67	0.10 60	0.14 63	0.10 60	0.11 57	0.10 62	0.11 67	0.10 61	0.13 90	0.10 61	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.10 61	0.11 68	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.11 68	0.10 60	0.11 69	0.10 63

over-9	0.11 58	0.14 72	0.14 83	0.11 67	0.09 56	0.11 67	0.09 56	0.14 63	0.09 57	0.11 57	0.09 58	0.11 67	0.09 57	0.13 90	0.09 57	0.10 59	0.11 68	0.10 59	0.11 68	0.09 58	0.11 68	0.09 58	0.09 53	0.09 57	0.11 68	0.09 58	0.11 69	0.09 57

HLf8	0.11 58	0.05 37	0.61 225	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 33	1.03 257	0.04 32	0.07 38	0.07 51	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 67	0.09 44	0.12 72	0.09 56	0.12 72	0.09 56	0.12 61	0.09 57	0.12 61	0.09 58	0.11 67	0.09 57	0.09 54	0.09 57	0.09 57	0.12 73	0.16 110	0.21 111	0.09 58	0.12 73	0.09 58	0.09 53	0.09 57	0.12 73	0.28 153	0.12 74	0.09 57

FADNet-RVC	0.11 58	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 41	0.04 32	0.04 33	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 32	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	1.79 331	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 41	0.04 32	0.04 33	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 40	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	1.74 328	0.04 32	0.04 31	0.05 42	0.04 30	0.05 42

ProNet	0.12 66	0.18 90	0.11 63	0.14 77	0.10 60	0.14 77	0.11 74	0.14 63	0.11 75	0.14 62	0.10 62	0.14 76	0.10 61	0.10 57	0.11 75	0.10 59	0.15 85	0.10 59	0.14 76	0.10 61	0.14 76	0.10 62	0.11 73	0.10 63	0.15 83	0.10 60	0.14 78	0.10 63

IPLG	0.12 66	0.15 79	0.12 69	0.14 77	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.14 63	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.12 83	0.11 75	0.11 75	0.14 76	0.11 78	0.14 76	0.11 76	0.14 76	0.11 76	0.11 73	0.11 79	0.14 76	0.11 77	0.14 78	0.11 77

MIPNet	0.12 66	0.15 79	0.12 69	0.14 77	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.14 63	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.12 83	0.11 75	0.11 75	0.14 76	0.11 78	0.15 86	0.11 76	0.14 76	0.11 76	0.11 73	0.11 79	0.14 76	0.11 77	0.14 78	0.11 77

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	2.33 317	0.04 32	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 41	0.04 32	0.04 33	0.04 31	0.04 32	2.28 309	0.05 40	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

S2M2_L	0.13 71	0.14 72	0.10 47	0.14 77	0.10 60	0.15 86	0.10 60	0.30 128	0.10 60	0.14 62	0.17 110	0.14 76	0.10 61	0.10 57	0.10 61	0.10 59	0.14 76	0.10 59	0.14 76	0.10 61	0.14 76	0.10 62	0.10 58	0.10 63	0.15 83	0.10 60	0.14 78	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 71	0.15 79	0.12 69	0.14 77	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.15 77	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.12 83	0.12 92	0.11 75	0.15 85	0.11 78	0.15 86	0.11 76	0.14 76	0.11 76	0.11 73	0.12 93	0.15 83	0.12 93	0.15 86	0.12 91

IPLGR_C	0.13 71	0.16 84	0.14 83	0.15 86	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.14 63	0.11 75	0.14 62	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.12 83	0.11 75	0.11 75	0.14 76	0.11 78	0.14 76	0.11 76	0.14 76	0.11 76	0.11 73	0.11 79	0.14 76	0.11 77	0.15 86	0.11 77

IPLGR	0.13 71	0.15 79	0.12 69	0.14 77	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.14 63	0.13 96	0.15 68	0.11 75	0.14 76	0.12 95	0.12 83	0.11 75	0.11 75	0.14 76	0.11 78	0.14 76	0.11 76	0.14 76	0.11 76	0.11 73	0.12 93	0.15 83	0.11 77	0.14 78	0.11 77

ACRE	0.13 71	0.16 84	0.12 69	0.14 77	0.11 75	0.14 77	0.11 74	0.15 77	0.11 75	0.14 62	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.12 83	0.11 75	0.11 75	0.14 76	0.11 78	0.14 76	0.11 76	0.14 76	0.11 76	0.11 73	0.11 79	0.14 76	0.11 77	0.14 78	0.11 77

ICVP	0.13 71	0.16 84	0.11 63	0.16 93	0.11 75	0.16 95	0.11 74	0.16 80	0.11 75	0.16 81	0.11 75	0.16 95	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.16 93	0.11 78	0.16 93	0.11 76	0.16 93	0.11 76	0.11 73	0.11 79	0.16 94	0.11 77	0.16 93	0.11 77
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 71	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 32	0.09 56	0.04 31	0.04 32	2.46 320	0.04 32	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 41	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 78	0.13 70	0.14 83	0.14 77	0.14 103	0.14 77	0.14 100	0.14 63	0.14 101	0.14 62	0.14 101	0.14 76	0.14 103	0.14 100	0.14 103	0.14 102	0.14 76	0.14 103	0.14 76	0.14 103	0.14 76	0.14 103	0.14 100	0.14 103	0.14 76	0.14 101	0.14 78	0.14 104
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 78	0.17 89	0.11 63	0.17 98	0.11 75	0.17 97	0.12 92	0.17 84	0.11 75	0.17 85	0.11 75	0.17 99	0.11 76	0.12 83	0.12 92	0.12 90	0.17 98	0.12 95	0.17 96	0.12 95	0.17 97	0.12 93	0.12 90	0.12 93	0.17 97	0.12 93	0.17 97	0.12 91

ELAS_RVC	0.14 78	0.18 90	0.11 63	0.19 104	0.11 75	0.18 99	0.13 97	0.16 80	0.11 75	0.17 85	0.11 75	0.14 76	0.11 76	0.09 54	0.11 75	0.12 90	0.17 98	0.10 59	0.18 100	0.11 76	0.18 99	0.11 76	0.10 58	0.11 79	0.19 103	0.11 77	0.19 101	0.12 91
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 78	0.19 95	0.11 63	0.20 107	0.11 75	0.20 108	0.12 92	0.18 86	0.12 90	0.18 88	0.12 93	0.19 105	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.18 102	0.11 78	0.19 104	0.11 76	0.19 103	0.11 76	0.11 73	0.11 79	0.20 107	0.11 77	0.20 106	0.12 91
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 78	0.23 105	0.10 47	0.19 104	0.11 75	0.20 108	0.11 74	0.16 80	0.10 60	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.09 54	0.11 75	0.11 75	0.16 93	0.10 59	0.17 96	0.11 76	0.18 99	0.11 76	0.09 53	0.10 63	0.18 100	0.11 77	0.19 101	0.12 91
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 83	0.18 90	0.13 78	0.18 101	0.13 99	0.19 104	0.13 97	0.18 86	0.13 96	0.18 88	0.13 99	0.18 102	0.13 101	0.13 90	0.13 97	0.13 96	0.18 102	0.13 99	0.18 100	0.13 101	0.18 99	0.13 99	0.13 97	0.10 63	0.19 103	0.14 101	0.19 101	0.13 100

CCAANet	0.15 83	0.14 72	0.14 83	0.14 77	0.14 103	0.14 77	0.16 112	0.14 63	0.21 129	0.14 62	0.23 138	0.14 76	0.14 103	0.14 100	0.14 103	0.14 102	0.14 76	0.14 103	0.14 76	0.14 103	0.14 76	0.14 103	0.14 100	0.14 103	0.14 76	0.14 101	0.14 78	0.16 109

BEATNet-Init1	0.15 83	0.07 45	0.10 47	0.08 48	0.07 52	0.07 48	0.07 51	0.07 39	0.07 50	2.19 305	0.08 54	0.08 50	0.07 52	0.07 48	0.07 48	0.07 50	0.08 48	0.07 52	0.08 49	0.08 55	0.07 47	0.07 50	0.07 48	0.07 52	0.08 49	0.07 51	0.07 48	0.07 53

DeepPrunerF	0.15 83	0.07 45	0.10 47	0.08 48	0.07 52	0.07 48	0.07 51	0.07 39	0.07 50	2.19 305	0.08 54	0.08 50	0.07 52	0.07 48	0.07 48	0.07 50	0.08 48	0.07 52	0.08 49	0.08 55	0.07 47	0.07 50	0.07 48	0.07 52	0.08 49	0.07 51	0.07 48	0.07 53

DeepPruner_ROB	0.15 83	0.18 90	0.12 69	0.18 101	0.12 94	0.18 99	0.12 92	0.18 86	0.13 96	0.18 88	0.12 93	0.18 102	0.12 95	0.13 90	0.12 92	0.13 96	0.18 102	0.13 99	0.18 100	0.12 95	0.19 103	0.12 93	0.13 97	0.12 93	0.18 100	0.12 93	0.18 99	0.12 91

LALA_ROB	0.15 83	0.21 98	0.12 69	0.21 112	0.12 94	0.20 108	0.14 100	0.20 89	0.12 90	0.22 99	0.12 93	0.16 95	0.12 95	0.10 57	0.12 92	0.12 90	0.21 112	0.11 78	0.22 113	0.12 95	0.20 107	0.12 93	0.11 73	0.12 93	0.21 112	0.14 101	0.21 110	0.13 100

test_for_model	0.17 89	1.25 259	0.20 107	0.15 86	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 93	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.15 85	0.11 78	0.15 86	0.11 76	0.15 86	0.11 76	0.11 73	0.11 79	0.15 83	0.11 77	0.15 86	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 89	1.25 259	0.20 107	0.15 86	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 93	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.15 85	0.11 78	0.15 86	0.11 76	0.15 86	0.11 76	0.11 73	0.11 79	0.15 83	0.11 77	0.15 86	0.11 77

testlalala	0.17 89	1.25 259	0.20 107	0.15 86	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 93	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.15 85	0.11 78	0.15 86	0.11 76	0.15 86	0.11 76	0.11 73	0.11 79	0.15 83	0.11 77	0.15 86	0.11 77

GCAPDPT-zeroshot	0.17 89	1.25 259	0.20 107	0.15 86	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 93	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.15 85	0.11 78	0.15 86	0.11 76	0.15 86	0.11 76	0.11 73	0.11 79	0.15 83	0.11 77	0.15 86	0.11 77

GCAP-Stereo	0.17 89	1.25 259	0.20 107	0.15 86	0.11 75	0.15 86	0.11 74	0.21 93	0.11 75	0.15 68	0.11 75	0.15 86	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.15 85	0.11 78	0.15 86	0.11 76	0.15 86	0.11 76	0.11 73	0.11 79	0.15 83	0.11 77	0.15 86	0.11 77

DepthFocus	0.18 94	0.22 100	0.15 90	0.22 115	0.15 107	0.22 116	0.15 106	0.21 93	0.15 103	0.21 96	0.15 104	0.21 110	0.15 107	0.15 105	0.15 107	0.15 107	0.21 112	0.15 108	0.22 113	0.15 109	0.22 114	0.15 108	0.15 103	0.15 108	0.22 115	0.15 107	0.22 113	0.15 106

IGEV_Zeroshot_test	0.18 94	0.22 100	0.18 101	0.21 112	0.18 126	0.20 108	0.17 115	0.20 89	0.16 105	0.25 112	0.16 108	0.21 110	0.17 114	0.16 109	0.18 122	0.15 107	0.20 108	0.16 110	0.20 107	0.18 125	0.21 110	0.17 116	0.17 108	0.17 112	0.20 107	0.17 114	0.20 106	0.16 109

dd	0.18 94	0.22 100	0.16 91	0.22 115	0.15 107	0.22 116	0.15 106	0.21 93	0.15 103	0.21 96	0.15 104	0.21 110	0.15 107	0.15 105	0.15 107	0.15 107	0.22 116	0.14 103	0.22 113	0.14 103	0.22 114	0.15 108	0.16 106	0.15 108	0.23 121	0.15 107	0.22 113	0.16 109

dad	0.18 94	0.23 105	0.16 91	0.22 115	0.15 107	0.22 116	0.15 106	0.22 101	0.16 105	0.21 96	0.15 104	0.22 114	0.15 107	0.15 105	0.16 110	0.17 111	0.23 121	0.17 114	0.23 121	0.15 109	0.22 114	0.15 108	0.15 103	0.15 108	0.22 115	0.15 107	0.22 113	0.16 109

depth_test_26	0.19 98	0.36 141	0.26 130	0.21 112	0.14 103	0.21 114	0.14 100	0.36 144	0.14 101	0.20 93	0.14 101	0.24 127	0.14 103	0.14 100	0.14 103	0.14 102	0.21 112	0.14 103	0.21 111	0.14 103	0.21 110	0.14 103	0.26 142	0.14 103	0.21 112	0.14 101	0.21 110	0.14 104

MSKI-zero shot	0.19 98	0.21 98	0.16 91	0.22 115	0.16 112	0.23 125	0.17 115	0.22 101	0.17 111	0.22 99	0.17 110	0.22 114	0.16 110	0.19 122	0.16 110	0.17 111	0.23 121	0.16 110	0.22 113	0.16 111	0.22 114	0.17 116	0.16 106	0.17 112	0.22 115	0.19 128	0.22 113	0.16 109

MIM_Stereo	0.19 98	0.23 105	0.18 101	0.22 115	0.16 112	0.22 116	0.16 112	0.21 93	0.16 105	0.22 99	0.17 110	0.21 110	0.17 114	0.20 123	0.18 122	0.17 111	0.22 116	0.18 127	0.22 113	0.16 111	0.21 110	0.16 112	0.17 108	0.17 112	0.21 112	0.16 112	0.22 113	0.20 130

UNet	0.19 98	0.13 70	0.09 44	0.13 75	0.09 56	0.13 75	0.09 56	0.13 62	0.09 57	0.90 224	0.09 58	0.13 74	0.09 57	0.10 57	0.09 57	0.70 265	0.13 75	0.09 58	0.13 74	0.10 61	0.91 258	0.09 58	0.10 58	0.09 57	0.13 74	0.10 60	0.13 76	0.09 57

iResNet	0.19 98	0.23 105	0.17 96	0.22 115	0.17 116	0.22 116	0.19 129	0.22 101	0.17 111	0.22 99	0.17 110	0.22 114	0.17 114	0.17 111	0.17 114	0.17 111	0.22 116	0.17 114	0.22 113	0.17 115	0.23 121	0.17 116	0.18 122	0.17 112	0.23 121	0.17 114	0.23 122	0.17 116

LACA2	0.20 103	0.27 124	0.22 115	0.24 128	0.17 116	0.24 129	0.17 115	0.26 119	0.17 111	0.24 106	0.17 110	0.24 127	0.17 114	0.21 128	0.17 114	0.17 111	0.24 126	0.17 114	0.24 127	0.17 115	0.24 124	0.17 116	0.17 108	0.17 112	0.24 127	0.17 114	0.24 124	0.17 116

LACA1	0.20 103	0.27 124	0.22 115	0.24 128	0.17 116	0.24 129	0.17 115	0.27 122	0.17 111	0.24 106	0.17 110	0.24 127	0.17 114	0.21 128	0.17 114	0.17 111	0.24 126	0.17 114	0.24 127	0.17 115	0.24 124	0.17 116	0.17 108	0.17 112	0.24 127	0.17 114	0.24 124	0.17 116

ACV-stereo	0.20 103	0.23 105	0.17 96	0.23 123	0.17 116	0.23 125	0.17 115	0.23 109	0.17 111	0.23 105	0.17 110	0.23 120	0.17 114	0.17 111	0.17 114	0.17 111	0.24 126	0.17 114	0.23 121	0.17 115	0.24 124	0.17 116	0.17 108	0.17 112	0.23 121	0.17 114	0.23 122	0.17 116

DAS	0.20 103	0.20 96	0.20 107	0.20 107	0.20 132	0.20 108	0.20 131	0.20 89	0.20 126	0.20 93	0.20 129	0.20 108	0.20 129	0.20 123	0.20 131	0.20 124	0.20 108	0.20 133	0.20 107	0.20 132	0.20 107	0.20 131	0.20 127	0.20 129	0.20 107	0.20 129	0.20 106	0.20 130

ASD4	0.20 103	0.20 96	0.20 107	0.20 107	0.20 132	0.20 108	0.20 131	0.20 89	0.20 126	0.20 93	0.20 129	0.20 108	0.20 129	0.20 123	0.20 131	0.20 124	0.20 108	0.20 133	0.20 107	0.20 132	0.20 107	0.20 131	0.20 127	0.20 129	0.20 107	0.20 129	0.20 106	0.20 130

iResNetv2_ROB	0.20 103	0.22 100	0.19 105	0.23 123	0.19 130	0.22 116	0.17 115	0.22 101	0.17 111	0.22 99	0.17 110	0.22 114	0.17 114	0.18 118	0.18 122	0.19 123	0.22 116	0.17 114	0.23 121	0.17 115	0.25 128	0.18 127	0.17 108	0.18 126	0.23 121	0.17 114	0.25 133	0.17 116

LACA3	0.21 109	0.27 124	0.23 120	0.25 133	0.17 116	0.25 137	0.17 115	0.28 123	0.17 111	0.25 112	0.17 110	0.25 132	0.17 114	0.22 131	0.17 114	0.17 111	0.25 134	0.17 114	0.25 134	0.17 115	0.25 128	0.17 116	0.17 108	0.17 112	0.25 135	0.17 114	0.25 133	0.17 116

ITSA-stereo	0.21 109	0.16 84	0.12 69	0.16 93	0.13 99	0.18 99	0.14 100	0.16 80	1.89 337	0.16 81	0.12 93	0.17 99	0.12 95	0.13 90	0.13 97	0.13 96	0.17 98	0.13 99	0.17 96	0.12 95	0.16 93	0.12 93	0.12 90	0.12 93	0.17 97	0.12 93	0.16 93	0.12 91

Pointernet	0.22 111	0.41 150	0.38 161	0.22 115	0.17 116	0.22 116	0.17 115	0.41 161	0.17 111	0.22 99	0.17 110	0.22 114	0.17 114	0.18 118	0.18 122	0.18 120	0.23 121	0.18 127	0.23 121	0.18 125	0.23 121	0.18 127	0.17 108	0.17 112	0.22 115	0.18 126	0.22 113	0.17 116

JetRed	0.22 111	0.11 64	0.12 69	0.11 67	0.11 75	0.11 67	0.11 74	0.11 58	0.11 75	2.93 331	0.11 75	0.11 67	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.12 90	0.11 68	0.11 78	0.11 68	0.11 76	0.11 68	0.11 76	0.11 73	0.11 79	0.11 68	0.11 77	0.11 69	0.11 77

JetBlue	0.23 113	0.12 67	0.13 78	0.12 72	0.12 94	0.12 72	0.11 74	0.14 63	0.12 90	3.07 332	0.12 93	0.12 73	0.11 76	0.11 73	0.13 97	0.13 96	0.12 73	0.12 95	0.13 74	0.11 76	0.12 73	0.13 99	0.12 90	0.14 103	0.13 74	0.12 93	0.12 74	0.11 77

SFCPSM	0.23 113	0.18 90	0.13 78	0.18 101	0.12 94	0.18 99	0.80 278	0.17 84	0.12 90	0.88 223	0.12 93	0.17 99	0.12 95	0.13 90	0.12 92	0.12 90	0.18 102	0.12 95	0.18 100	0.12 95	1.18 289	0.13 99	0.12 90	0.12 93	0.18 100	0.13 99	0.18 99	0.12 91

S2M2_XL	0.24 115	1.32 271	0.86 254	0.17 98	0.11 75	0.17 97	0.11 74	1.05 261	0.12 90	0.16 81	0.11 75	0.16 95	0.11 76	0.11 73	0.11 75	0.11 75	0.17 98	0.11 78	0.17 96	0.11 76	0.17 97	0.11 76	0.11 73	0.11 79	0.17 97	0.11 77	0.17 97	0.11 77
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 116	1.16 249	1.02 265	0.16 93	0.13 99	0.16 95	0.13 97	1.16 268	0.13 96	0.15 68	0.13 99	0.15 86	0.13 101	0.13 90	0.13 97	0.13 96	0.16 93	0.13 99	0.16 93	0.13 101	0.16 93	0.13 99	0.13 97	0.13 102	0.16 94	0.13 99	0.16 93	0.13 100

LoS_RVC	0.25 116	0.25 117	0.25 126	0.25 133	0.25 142	0.25 137	0.25 142	0.25 114	0.25 140	0.25 112	0.25 144	0.25 132	0.25 142	0.26 142	0.25 144	0.26 140	0.25 134	0.25 143	0.26 138	0.25 144	0.25 128	0.25 140	0.25 138	0.25 142	0.25 135	0.25 142	0.25 133	0.25 142

tt_ll	0.25 116	0.25 117	0.25 126	0.25 133	0.25 142	0.25 137	0.25 142	0.25 114	0.25 140	0.25 112	0.25 144	0.25 132	0.25 142	0.26 142	0.25 144	0.26 140	0.25 134	0.25 143	0.26 138	0.25 144	0.25 128	0.25 140	0.25 138	0.25 142	0.25 135	0.25 142	0.25 133	0.25 142

CAS	0.25 116	0.25 117	0.25 126	0.25 133	0.26 144	0.26 144	0.26 144	0.25 114	0.25 140	0.25 112	0.25 144	0.25 132	0.25 142	0.25 140	0.25 144	0.25 137	0.26 141	0.25 143	0.26 138	0.26 148	0.25 128	0.25 140	0.25 138	0.26 146	0.25 135	0.26 146	0.25 133	0.25 142

LoS	0.25 116	0.25 117	0.27 132	0.27 142	0.26 144	0.25 137	0.26 144	0.26 119	0.25 140	0.26 119	0.25 144	0.25 132	0.25 142	0.26 142	0.25 144	0.25 137	0.25 134	0.25 143	0.25 134	0.25 144	0.27 137	0.25 140	0.26 142	0.26 146	0.26 140	0.25 142	0.25 133	0.25 142
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 121	1.28 270	1.07 273	0.15 86	0.13 99	0.15 86	0.14 100	1.22 275	0.13 96	0.16 81	0.17 110	0.16 95	0.14 103	0.14 100	0.15 107	0.14 102	0.15 85	0.14 103	0.16 93	0.14 103	0.16 93	0.14 103	0.14 100	0.14 103	0.16 94	0.14 101	0.16 93	0.15 106

small-0shot	0.27 122	0.27 124	0.26 130	0.26 139	0.27 149	0.27 145	0.27 148	0.26 119	0.26 147	0.27 120	0.27 152	0.26 141	0.26 148	0.26 142	0.26 149	0.27 149	0.27 143	0.26 147	0.27 142	0.27 152	0.26 136	0.27 147	0.26 142	0.26 146	0.27 142	0.27 149	0.27 142	0.26 147

MatchStereo	0.27 122	0.12 67	2.51 335	0.12 72	0.11 75	0.12 72	0.11 74	2.54 324	0.08 55	0.09 44	0.08 54	0.08 50	0.07 52	0.07 48	0.09 57	0.07 50	0.09 55	0.07 52	0.09 55	0.07 52	0.09 54	0.07 50	0.08 52	0.07 52	0.08 49	0.08 56	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	0.27 122	0.30 131	0.19 105	0.36 161	0.23 140	0.25 137	0.27 148	0.33 131	0.21 129	0.35 129	0.22 135	0.25 132	0.27 151	0.26 142	0.23 139	0.26 140	0.35 154	0.22 136	0.36 156	0.23 141	0.25 128	0.27 147	0.27 146	0.23 139	0.36 156	0.22 136	0.25 133	0.27 151

DCVSM-stereo	0.27 122	0.38 144	0.22 115	0.38 167	0.22 135	0.38 169	0.22 136	0.29 126	0.22 134	0.29 122	0.22 135	0.29 145	0.22 136	0.22 131	0.21 133	0.21 128	0.38 165	0.22 136	0.38 164	0.22 136	0.38 158	0.22 134	0.21 129	0.25 142	0.38 163	0.21 133	0.38 161	0.21 134

DLNR_Zeroshot_test	0.27 122	0.30 131	0.23 120	0.30 147	0.22 135	0.31 149	0.24 140	0.29 126	0.23 137	0.38 139	0.23 138	0.29 145	0.23 140	0.22 131	0.23 139	0.23 133	0.30 147	0.34 185	0.29 145	0.23 141	0.29 141	0.29 171	0.22 132	0.23 139	0.30 146	0.23 139	0.30 145	0.23 140

HGLStereo	0.27 122	0.25 117	0.21 114	0.35 157	0.21 134	0.35 156	0.21 134	0.34 137	0.21 129	0.39 144	0.21 132	0.34 151	0.21 134	0.22 131	0.21 133	0.21 128	0.35 154	0.22 136	0.35 153	0.22 136	0.35 149	0.22 134	0.21 129	0.21 133	0.35 154	0.21 133	0.35 153	0.21 134

iResNet_ROB	0.28 128	0.32 135	0.24 125	0.33 151	0.26 144	0.32 151	0.24 140	0.33 131	0.25 140	0.33 124	0.24 142	0.35 154	0.24 141	0.23 136	0.24 143	0.25 137	0.32 149	0.24 142	0.36 156	0.24 143	0.32 143	0.28 155	0.24 137	0.24 141	0.32 148	0.24 141	0.33 147	0.24 141

IGEV-FE	0.29 129	2.85 315	0.36 157	0.20 107	0.17 116	0.19 104	0.17 115	0.37 146	0.17 111	0.19 91	0.17 110	0.19 105	0.17 114	0.17 111	0.17 114	0.17 111	0.19 107	0.17 114	0.19 104	0.17 115	0.19 103	0.17 116	0.17 108	0.17 112	0.19 103	0.17 114	0.19 101	0.17 116

IMH-64-1	0.29 129	0.23 105	0.23 120	0.23 123	0.22 135	0.22 116	0.23 138	0.22 101	0.22 134	2.02 298	0.23 138	0.23 120	0.22 136	0.23 136	0.23 139	0.23 133	0.23 121	0.22 136	0.23 121	0.22 136	0.22 114	0.22 134	0.22 132	0.22 136	0.22 115	0.22 136	0.22 113	0.22 136

IMH-64	0.29 129	0.23 105	0.23 120	0.23 123	0.22 135	0.22 116	0.23 138	0.22 101	0.22 134	2.02 298	0.23 138	0.23 120	0.22 136	0.23 136	0.23 139	0.23 133	0.23 121	0.22 136	0.23 121	0.22 136	0.22 114	0.22 134	0.22 132	0.22 136	0.22 115	0.22 136	0.22 113	0.22 136

UPFNet	0.29 129	0.24 113	0.16 91	0.24 128	0.16 112	0.24 129	0.16 112	0.23 109	0.16 105	1.19 257	0.16 108	0.23 120	0.16 110	0.17 111	0.16 110	0.89 277	0.24 126	0.16 110	0.24 127	0.18 125	1.20 292	0.16 112	0.17 108	0.16 111	0.24 127	0.16 112	0.24 124	0.16 109

WAO-6	0.30 133	0.22 100	0.23 120	0.22 115	0.23 140	0.23 125	0.22 136	0.22 101	0.23 137	2.21 308	0.22 135	0.22 114	0.22 136	0.22 131	0.22 137	0.23 133	0.22 116	0.23 141	0.22 113	0.22 136	0.22 114	0.22 134	0.22 132	0.22 136	0.23 121	0.23 139	0.22 113	0.22 136

anonymity	0.30 133	0.34 137	0.27 132	0.33 151	0.27 149	0.33 152	0.28 156	0.33 131	0.28 156	0.33 124	0.28 157	0.33 149	0.28 154	0.28 156	0.28 158	0.28 152	0.34 151	0.28 153	0.34 151	0.28 155	0.34 145	0.27 147	0.27 146	0.27 151	0.34 151	0.28 153	0.34 151	0.28 155

iRaft-Stereo_20w	0.30 133	0.46 169	0.27 132	0.34 153	0.26 144	0.35 156	0.28 156	0.34 137	0.26 147	0.34 127	0.26 148	0.34 151	0.26 148	0.26 142	0.26 149	0.26 140	0.34 151	0.26 147	0.34 151	0.26 148	0.34 145	0.26 146	0.26 142	0.26 146	0.34 151	0.26 146	0.34 151	0.26 147

MMNet	0.30 133	0.24 113	0.17 96	0.24 128	0.17 116	0.24 129	0.17 115	0.23 109	0.18 122	1.21 260	0.17 110	0.23 120	0.17 114	0.17 111	0.17 114	0.89 277	0.24 126	0.17 114	0.24 127	0.17 115	1.22 294	0.16 112	0.17 108	0.17 112	0.24 127	0.17 114	0.24 124	0.17 116

delet	0.30 133	0.24 113	0.17 96	0.24 128	0.17 116	0.24 129	0.17 115	0.23 109	0.16 105	1.21 260	0.17 110	0.24 127	0.17 114	0.17 111	0.17 114	0.91 281	0.24 126	0.17 114	0.24 127	0.17 115	1.23 296	0.17 116	0.17 108	0.17 112	0.24 127	0.17 114	0.24 124	0.17 116

psm_up	0.30 133	0.24 113	0.17 96	0.25 133	0.17 116	0.24 129	0.17 115	0.24 113	0.17 111	1.20 259	0.17 110	0.23 120	0.17 114	0.17 111	0.18 122	0.90 280	0.24 126	0.17 114	0.25 134	0.17 115	1.24 299	0.17 116	0.17 108	0.17 112	0.24 127	0.17 114	0.24 124	0.17 116

MLCV	0.30 133	0.33 136	0.28 135	0.34 153	0.28 154	0.33 152	0.28 156	0.33 131	0.29 164	0.33 124	0.27 152	0.33 149	0.28 154	0.26 142	0.29 169	0.28 152	0.33 150	0.28 153	0.33 148	0.28 155	0.33 144	0.27 147	0.28 152	0.28 156	0.33 149	0.28 153	0.33 147	0.28 155

DN-CSS_ROB	0.30 133	0.34 137	0.29 140	0.34 153	0.27 149	0.34 154	0.28 156	0.33 131	0.27 150	0.34 127	0.27 152	0.34 151	0.28 154	0.29 161	0.27 153	0.26 140	0.35 154	0.29 166	0.33 148	0.28 155	0.34 145	0.28 155	0.28 152	0.27 151	0.34 151	0.28 153	0.33 147	0.28 155

SCION-MonSter(vits)	0.31 141	0.76 219	0.22 115	0.19 104	0.15 107	0.19 104	0.15 106	0.41 161	0.27 150	0.38 139	0.27 152	0.38 166	0.27 151	0.27 150	0.27 153	0.27 149	0.40 181	0.27 151	0.39 176	0.27 152	0.39 168	0.27 147	0.27 146	0.27 151	0.39 173	0.27 149	0.39 172	0.27 151

UNDER WATER-64	0.31 141	0.25 117	0.25 126	0.26 139	0.26 144	0.25 137	0.26 144	0.25 114	0.26 147	1.69 282	0.26 148	0.25 132	0.25 142	0.25 140	0.26 149	0.26 140	0.25 134	0.26 147	0.26 138	0.26 148	0.25 128	0.25 140	0.25 138	0.25 142	0.26 140	0.26 146	0.25 133	0.26 147

LG-Stereo_L2	0.32 143	0.45 165	0.36 157	0.37 163	0.27 149	0.37 165	0.27 148	0.43 167	0.27 150	0.36 135	0.31 179	0.36 160	0.27 151	0.27 150	0.27 153	0.30 170	0.37 162	0.27 151	0.37 160	0.27 152	0.37 155	0.27 147	0.27 146	0.27 151	0.37 160	0.27 149	0.37 159	0.27 151

CASnet	0.32 143	0.53 185	0.34 154	0.27 142	0.31 180	0.34 154	0.29 173	0.31 129	0.32 176	0.25 112	0.31 179	0.27 142	0.40 208	0.45 211	0.27 153	0.30 170	0.26 141	0.40 207	0.28 144	0.37 197	0.28 139	0.39 205	0.29 163	0.40 210	0.29 145	0.28 153	0.24 124	0.30 177
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 143	0.45 165	0.29 140	0.36 161	0.29 168	0.36 161	0.29 173	0.36 144	0.29 164	0.35 129	0.29 167	0.35 154	0.28 154	0.27 150	0.28 158	0.28 152	0.35 154	0.28 153	0.35 153	0.28 155	0.35 149	0.28 155	0.29 163	0.29 170	0.36 156	0.29 172	0.36 156	0.29 170

TS12	0.33 146	0.16 84	1.86 318	0.16 93	0.14 103	0.15 86	0.14 100	1.78 293	0.21 129	0.15 68	0.14 101	0.15 86	0.16 110	1.83 324	0.18 122	0.20 124	0.14 76	0.11 78	0.12 73	0.11 76	0.15 86	0.14 103	0.12 90	0.09 57	0.15 83	0.10 60	0.10 57	0.13 100

RSM	0.33 146	0.36 141	0.31 149	0.39 180	0.32 184	0.36 161	0.30 180	0.35 140	0.38 196	0.35 129	0.31 179	0.35 154	0.30 174	0.30 167	0.31 179	0.30 170	0.36 159	0.31 177	0.36 156	0.30 176	0.36 153	0.31 178	0.31 176	0.31 178	0.36 156	0.31 180	0.36 156	0.31 181

SQANet	0.33 146	0.28 128	0.28 135	0.28 146	0.28 154	0.29 147	0.28 156	0.28 123	0.28 156	1.59 279	0.28 157	0.28 144	0.28 154	0.28 156	0.28 158	0.28 152	0.28 145	0.28 153	0.29 145	0.28 155	0.28 139	0.28 155	0.28 152	0.28 156	0.28 144	0.28 153	0.28 143	0.28 155

DGSMNet	0.33 146	0.42 160	0.28 135	0.40 181	0.28 154	0.40 181	0.28 156	0.40 159	0.28 156	0.40 152	0.28 157	0.39 172	0.28 154	0.27 150	0.28 158	0.28 152	0.40 181	0.28 153	0.42 193	0.29 168	0.41 176	0.31 178	0.29 163	0.28 156	0.41 181	0.28 153	0.42 191	0.29 170

gcap_with_dpt	0.34 150	0.42 160	0.29 140	0.42 192	0.29 168	0.42 194	0.29 173	0.39 155	0.29 164	0.39 144	0.29 167	0.39 172	0.29 166	0.29 161	0.29 169	0.28 152	0.42 190	0.29 166	0.42 193	0.29 168	0.42 187	0.28 155	0.28 152	0.28 156	0.41 181	0.28 153	0.41 179	0.28 155

castereo	0.34 150	1.59 277	1.39 293	0.17 98	0.15 107	0.18 99	0.26 144	1.74 292	0.17 111	0.19 91	0.18 125	0.18 102	0.20 129	0.20 123	0.22 137	0.21 128	0.18 102	0.17 114	0.19 104	0.16 111	0.18 99	0.20 131	0.17 108	0.21 133	0.19 103	0.17 114	0.19 101	0.16 109

GCAP-BAT	0.34 150	0.42 160	0.29 140	0.42 192	0.29 168	0.42 194	0.29 173	0.39 155	0.29 164	0.39 144	0.29 167	0.39 172	0.29 166	0.29 161	0.29 169	0.28 152	0.42 190	0.29 166	0.42 193	0.29 168	0.42 187	0.28 155	0.28 152	0.28 156	0.41 181	0.28 153	0.41 179	0.28 155

RAFT-Test	0.34 150	0.45 165	0.30 146	0.38 167	0.32 184	0.40 181	0.32 186	0.39 155	0.32 176	0.39 144	0.30 175	0.37 162	0.29 166	0.30 167	0.30 175	0.29 165	0.38 165	0.30 173	0.38 164	0.29 168	0.38 158	0.29 171	0.29 163	0.30 176	0.38 163	0.30 177	0.38 161	0.30 177

RAFT + AFF	0.34 150	0.29 129	0.32 152	0.31 149	0.30 176	0.39 178	0.32 186	0.39 155	0.30 168	0.39 144	0.32 182	0.39 172	0.32 179	0.35 180	0.36 191	0.32 179	0.38 165	0.31 177	0.38 164	0.31 181	0.38 158	0.28 155	0.37 196	0.34 187	0.38 163	0.30 177	0.38 161	0.28 155

ETE_ROB	0.35 155	0.35 140	0.35 155	0.35 157	0.35 192	0.35 156	0.35 189	0.35 140	0.35 188	0.35 129	0.35 190	0.35 154	0.35 188	0.35 180	0.35 187	0.35 187	0.35 154	0.35 189	0.35 153	0.35 191	0.35 149	0.35 187	0.35 187	0.35 191	0.35 154	0.35 189	0.35 153	0.35 190

VIP-Stereo	0.36 156	2.00 288	1.11 277	0.26 139	0.16 112	0.24 129	0.15 106	2.00 305	0.23 137	0.24 106	0.15 104	0.23 120	0.16 110	0.16 109	0.16 110	0.15 107	0.24 126	0.15 108	0.24 127	0.16 111	0.24 124	0.15 108	0.15 103	0.20 129	0.24 127	0.15 107	0.24 124	0.15 106

GREAT-IGEV	0.36 156	0.46 169	0.33 153	0.43 195	0.30 176	0.43 200	0.30 180	0.45 170	0.30 168	0.42 164	0.30 175	0.43 194	0.30 174	0.30 167	0.30 175	0.30 170	0.43 196	0.30 173	0.43 197	0.30 176	0.43 190	0.30 175	0.30 173	0.30 176	0.43 195	0.30 177	0.43 193	0.30 177
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
EKT-Stereo	0.36 156	0.50 182	0.30 146	0.40 181	0.29 168	0.40 181	0.29 173	0.35 140	0.30 168	0.47 176	0.30 175	0.35 154	0.32 179	0.29 161	0.34 185	0.33 183	0.59 230	0.31 177	0.39 176	0.29 168	0.37 155	0.38 196	0.29 163	0.31 178	0.58 234	0.28 153	0.51 219	0.29 170

GEStereo_RVC	0.36 156	0.23 105	0.18 101	0.23 123	0.18 126	0.23 125	0.19 129	0.22 101	0.19 124	0.24 106	0.20 129	0.24 127	0.18 127	0.18 118	0.18 122	0.21 128	0.25 134	0.18 127	0.22 113	0.18 125	0.23 121	0.18 127	0.19 125	0.20 129	0.23 121	0.20 129	4.43 354	0.19 128

DMCA	0.36 156	0.38 144	0.37 159	0.35 157	0.35 192	0.35 156	0.36 195	0.35 140	0.36 193	0.36 135	0.37 199	0.36 160	0.36 193	0.36 185	0.35 187	0.37 192	0.36 159	0.36 191	0.36 156	0.36 195	0.36 153	0.35 187	0.36 192	0.36 194	0.37 160	0.36 192	0.36 156	0.36 195

LACA_dic	0.37 161	1.72 282	1.69 308	0.13 75	0.12 94	0.15 86	0.12 92	1.69 290	0.16 105	0.17 85	0.19 128	0.13 74	0.12 95	1.70 321	0.13 97	0.13 96	0.16 93	0.12 95	0.14 76	0.14 103	0.13 75	0.12 93	0.12 90	0.12 93	0.14 76	0.12 93	0.13 76	0.12 91

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 161	0.64 204	0.59 218	0.38 167	0.31 180	0.38 169	0.31 183	0.65 210	0.32 176	0.38 139	0.32 182	0.38 166	0.32 179	0.32 171	0.32 181	0.32 179	0.38 165	0.32 181	0.39 176	0.32 182	0.39 168	0.32 181	0.32 177	0.32 180	0.39 173	0.32 182	0.39 172	0.32 183

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 161	0.65 206	0.60 220	0.38 167	0.31 180	0.38 169	0.31 183	0.65 210	0.32 176	0.37 137	0.32 182	0.37 162	0.32 179	0.32 171	0.32 181	0.32 179	0.38 165	0.32 181	0.38 164	0.32 182	0.38 158	0.32 181	0.32 177	0.32 180	0.38 163	0.32 182	0.38 161	0.32 183

DDF-Stereo	0.37 161	0.57 195	0.50 199	0.40 181	0.32 184	0.40 181	0.32 186	0.53 194	0.32 176	0.39 144	0.32 182	0.39 172	0.32 179	0.32 171	0.32 181	0.32 179	0.40 181	0.32 181	0.40 179	0.32 182	0.40 175	0.32 181	0.32 177	0.32 180	0.40 176	0.32 182	0.40 175	0.32 183

XPNet_ROB	0.37 161	0.37 143	0.37 159	0.37 163	0.37 198	0.37 165	0.37 200	0.37 146	0.37 195	0.37 137	0.37 199	0.37 162	0.37 195	0.37 187	0.37 194	0.37 192	0.37 162	0.37 196	0.37 160	0.37 197	0.37 155	0.37 193	0.37 196	0.37 200	0.37 160	0.37 198	0.37 159	0.37 198

GIP-stereo	0.38 166	0.56 192	0.40 165	0.45 203	0.33 187	0.44 202	0.35 189	0.49 184	0.33 182	0.43 167	0.32 182	0.42 190	0.31 176	0.33 175	0.33 184	0.34 184	0.40 181	0.32 181	0.40 179	0.32 182	0.43 190	0.38 196	0.33 182	0.32 180	0.43 195	0.32 182	0.42 191	0.34 189

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 166	1.06 242	0.54 207	0.59 236	0.27 149	0.46 204	0.27 148	0.46 171	0.27 150	0.46 173	0.27 152	0.46 198	0.26 148	0.27 150	0.27 153	0.26 140	0.46 200	0.26 147	0.45 200	0.30 176	0.46 194	0.27 147	0.27 146	0.27 151	0.46 199	0.27 149	0.45 196	0.26 147

CES	0.38 166	0.34 137	0.44 177	0.43 195	0.33 187	0.37 165	0.44 221	0.37 146	0.38 196	0.45 170	0.35 190	0.35 154	0.41 209	0.45 211	0.36 191	0.36 189	0.36 159	0.45 220	0.43 197	0.35 191	0.34 145	0.46 219	0.36 192	0.36 194	0.42 194	0.34 188	0.35 153	0.38 201

PML	0.39 169	0.56 192	0.29 140	0.55 230	0.28 154	0.56 232	0.28 156	0.51 191	0.28 156	0.50 182	0.28 157	0.51 219	0.28 154	0.29 161	0.28 158	0.29 165	0.56 228	0.29 166	0.57 235	0.28 155	0.56 226	0.28 155	0.28 152	0.29 170	0.56 231	0.28 153	0.56 228	0.28 155

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 170	2.14 298	1.91 322	0.20 107	0.18 126	0.19 104	0.17 115	2.23 308	0.19 124	0.24 106	0.21 132	0.19 105	0.21 134	0.20 123	0.18 122	0.20 124	0.20 108	0.18 127	0.20 107	0.19 130	0.19 103	0.17 116	0.18 122	0.17 112	0.20 107	0.20 129	0.21 110	0.19 128

quiztm	0.41 171	0.45 165	0.40 165	0.44 198	0.39 207	0.45 203	0.39 210	0.44 169	0.40 205	0.45 170	0.39 210	0.45 197	0.39 207	0.39 198	0.40 209	0.39 203	0.45 199	0.40 207	0.45 200	0.39 208	0.44 192	0.39 205	0.39 206	0.39 208	0.44 197	0.39 208	0.44 195	0.39 207

GASTEREO	0.41 171	0.54 186	0.44 177	0.48 214	0.35 192	0.48 216	0.35 189	0.53 194	0.35 188	0.46 173	0.35 190	0.46 198	0.35 188	0.35 180	0.35 187	0.35 187	0.47 204	0.35 189	0.47 206	0.35 191	0.47 198	0.38 196	0.35 187	0.35 191	0.48 210	0.35 189	0.47 201	0.35 190

GwcNet-ADL	0.41 171	0.41 150	0.41 168	0.41 188	0.41 210	0.41 185	0.41 212	0.41 161	0.41 209	0.41 153	0.41 213	0.41 185	0.41 209	0.41 200	0.41 212	0.41 205	0.41 185	0.41 210	0.41 184	0.41 211	0.41 176	0.41 210	0.41 209	0.41 211	0.41 181	0.41 211	0.41 179	0.41 211

PSMNet-ADL	0.41 171	0.41 150	0.41 168	0.41 188	0.41 210	0.41 185	0.41 212	0.41 161	0.41 209	0.41 153	0.41 213	0.41 185	0.41 209	0.41 200	0.41 212	0.41 205	0.41 185	0.41 210	0.41 184	0.41 211	0.41 176	0.41 210	0.41 209	0.41 211	0.41 181	0.41 211	0.41 179	0.41 211

GANet-ADL	0.41 171	0.41 150	0.41 168	0.41 188	0.41 210	0.41 185	0.41 212	0.41 161	0.41 209	0.41 153	0.41 213	0.41 185	0.41 209	0.41 200	0.41 212	0.41 205	0.41 185	0.41 210	0.41 184	0.41 211	0.41 176	0.41 210	0.41 209	0.41 211	0.41 181	0.41 211	0.41 179	0.41 211

ADLNet	0.41 171	0.41 150	0.41 168	0.41 188	0.41 210	0.41 185	0.41 212	0.41 161	0.41 209	0.41 153	0.41 213	0.41 185	0.41 209	0.41 200	0.41 212	0.41 205	0.41 185	0.41 210	0.41 184	0.41 211	0.41 176	0.41 210	0.41 209	0.41 211	0.41 181	0.41 211	0.41 179	0.41 211

GEAStereo	0.42 177	0.55 188	0.44 177	0.48 214	0.35 192	0.48 216	0.35 189	0.54 196	0.35 188	0.47 176	0.36 193	0.47 203	0.41 209	0.38 189	0.38 196	0.38 195	0.51 219	0.36 191	0.51 224	0.38 201	0.48 205	0.35 187	0.35 187	0.36 194	0.52 222	0.37 198	0.48 207	0.36 195

GSStereo	0.42 177	0.56 192	0.44 177	0.48 214	0.36 197	0.48 216	0.36 195	0.54 196	0.36 193	0.47 176	0.36 193	0.47 203	0.36 193	0.36 185	0.35 187	0.36 189	0.48 209	0.36 191	0.48 213	0.36 195	0.48 205	0.36 192	0.36 192	0.36 194	0.48 210	0.36 192	0.48 207	0.35 190

gasm-f	0.42 177	0.55 188	0.44 177	0.48 214	0.35 192	0.48 216	0.35 189	0.54 196	0.35 188	0.47 176	0.36 193	0.47 203	0.41 209	0.38 189	0.38 196	0.38 195	0.51 219	0.36 191	0.51 224	0.38 201	0.48 205	0.35 187	0.35 187	0.36 194	0.52 222	0.37 198	0.48 207	0.36 195

DEFOM-Stereo	0.43 180	1.60 279	1.47 298	0.30 147	0.28 154	0.31 149	0.28 156	1.65 289	0.25 140	0.29 122	0.26 148	0.30 147	0.29 166	0.27 150	0.26 149	0.26 140	0.30 147	0.29 166	0.30 147	0.26 148	0.29 141	0.29 171	0.27 146	0.26 146	0.30 146	0.29 172	0.30 145	0.29 170

GES	0.43 180	0.41 150	0.31 149	0.35 157	0.30 176	0.47 210	0.28 156	0.33 131	0.28 156	0.35 129	0.29 167	2.95 335	0.38 198	0.35 180	0.30 175	0.34 184	0.34 151	0.30 173	0.33 148	0.30 176	0.35 149	0.30 175	0.33 182	0.33 185	0.33 149	0.31 180	0.33 147	0.29 170

MSCF	0.44 182	0.60 201	0.47 185	0.50 222	0.40 208	0.50 223	0.38 203	0.57 204	0.38 196	0.48 180	0.38 202	0.48 211	0.38 198	0.38 189	0.38 196	0.38 195	0.49 214	0.38 199	0.49 217	0.39 208	0.50 213	0.38 196	0.38 200	0.38 201	0.49 215	0.38 202	0.49 215	0.38 201

LG-Stereo_L1	0.44 182	0.58 198	0.49 198	0.51 225	0.38 202	0.51 225	0.38 203	0.56 202	0.38 196	0.50 182	0.38 202	0.50 216	0.38 198	0.38 189	0.38 196	0.38 195	0.52 221	0.38 199	0.52 227	0.38 201	0.51 215	0.38 196	0.38 200	0.38 201	0.52 222	0.38 202	0.51 219	0.40 209

FCDSN-DC	0.44 182	0.31 133	0.35 155	0.34 153	0.28 154	0.35 156	0.30 180	0.32 130	0.25 140	1.32 267	0.24 142	1.00 276	0.32 179	0.35 180	0.34 185	0.30 170	0.72 248	0.37 196	0.48 213	0.32 182	0.53 221	0.49 234	0.23 136	0.29 170	0.50 216	0.42 216	0.61 236	0.71 271
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LG-Stereo_Zeroshot	0.45 185	0.57 195	0.45 183	0.54 227	0.37 198	0.53 229	0.37 200	0.56 202	0.40 205	0.53 188	0.38 202	0.53 223	0.37 195	0.37 187	0.37 194	0.37 192	0.55 224	0.38 199	0.53 229	0.37 197	0.53 221	0.37 193	0.37 196	0.39 208	0.54 227	0.37 198	0.54 225	0.37 198

WAO-7	0.46 186	0.38 144	0.38 161	0.38 167	0.38 202	0.38 169	0.38 203	0.38 149	0.38 196	2.57 325	0.38 202	0.38 166	0.38 198	0.38 189	0.38 196	0.38 195	0.38 165	0.38 199	0.38 164	0.38 201	0.38 158	0.38 196	0.38 200	0.38 201	0.38 163	0.38 202	0.38 161	0.38 201

Venus	0.46 186	0.38 144	0.40 165	0.38 167	0.38 202	0.39 178	0.38 203	0.38 149	0.38 196	2.71 327	0.38 202	0.38 166	0.38 198	0.38 189	0.38 196	0.38 195	0.38 165	0.38 199	0.38 164	0.38 201	0.38 158	0.38 196	0.38 200	0.38 201	0.38 163	0.38 202	0.39 172	0.38 201

HanzoNet	0.47 188	0.39 148	0.38 161	0.38 167	0.38 202	0.38 169	0.38 203	0.40 159	0.38 196	2.63 326	0.38 202	0.38 166	0.38 198	0.38 189	0.38 196	0.39 203	0.38 165	0.38 199	0.38 164	0.42 216	0.38 158	0.39 205	0.39 206	0.38 201	0.38 163	0.38 202	0.38 161	0.39 207

IMH	0.47 188	0.40 149	0.39 164	0.38 167	0.38 202	0.38 169	0.38 203	0.38 149	0.40 205	2.79 329	0.38 202	0.38 166	0.38 198	0.38 189	0.38 196	0.38 195	0.39 177	0.38 199	0.38 164	0.40 210	0.38 158	0.38 196	0.38 200	0.38 201	0.38 163	0.38 202	0.38 161	0.38 201

LL-Strereo2	0.47 188	2.60 311	0.51 203	0.38 167	0.28 154	0.37 165	0.28 156	0.55 200	0.35 188	0.44 169	0.34 189	0.44 196	0.34 186	0.34 176	0.36 191	0.36 189	0.47 204	0.36 191	0.47 206	0.35 191	0.47 198	0.35 187	0.35 187	0.35 191	0.46 199	0.35 189	0.47 201	0.35 190

DN	0.50 191	0.59 200	0.44 177	0.59 236	0.44 219	0.59 236	0.44 221	0.57 204	0.44 217	0.57 192	0.44 220	0.57 229	0.44 218	0.44 209	0.44 220	0.44 213	0.59 230	0.44 219	0.59 236	0.44 220	0.59 230	0.44 218	0.44 217	0.44 219	0.59 236	0.44 220	0.59 231	0.44 218

GMOStereo	0.50 191	0.44 163	2.38 332	0.40 181	0.34 189	0.42 194	0.36 195	1.96 299	0.34 183	0.41 153	0.36 193	0.42 190	0.35 188	0.34 176	0.38 196	0.31 175	0.39 177	0.34 185	0.40 179	0.33 188	0.39 168	0.33 184	0.33 182	0.34 187	0.40 176	0.36 192	0.40 175	0.32 183

error version	0.50 191	0.44 163	2.38 332	0.40 181	0.34 189	0.42 194	0.36 195	1.96 299	0.34 183	0.41 153	0.36 193	0.42 190	0.35 188	0.34 176	0.38 196	0.31 175	0.39 177	0.34 185	0.40 179	0.33 188	0.39 168	0.33 184	0.33 182	0.34 187	0.40 176	0.36 192	0.40 175	0.32 183

SANet	0.50 191	0.50 182	0.50 199	0.50 222	0.50 239	0.50 223	0.50 239	0.50 188	0.50 238	0.50 182	0.50 238	0.50 216	0.50 237	0.50 229	0.50 240	0.50 235	0.50 217	0.50 239	0.50 221	0.50 240	0.50 213	0.50 240	0.50 234	0.50 236	0.50 216	0.50 240	0.50 217	0.50 234

PDISCO_ROB	0.50 191	0.15 79	0.11 63	0.16 93	3.16 348	0.13 75	0.12 92	0.14 63	0.12 90	0.15 68	0.11 75	2.55 333	0.11 76	2.20 332	0.13 97	0.12 90	0.16 93	0.10 59	0.14 76	0.12 95	0.15 86	0.12 93	0.12 90	0.12 93	0.15 83	0.10 60	2.75 335	0.09 57

otaku	0.52 196	0.46 169	0.48 192	0.46 205	0.46 221	0.46 204	0.46 223	0.46 171	0.47 226	1.88 286	0.46 223	0.46 198	0.46 223	0.46 213	0.46 223	0.46 216	0.47 204	0.46 221	0.46 202	0.46 223	0.47 198	0.46 219	0.46 219	0.46 222	0.47 205	0.46 222	0.46 197	0.47 223

HaxPig	0.52 196	0.48 178	0.47 185	0.47 210	0.47 225	0.47 210	0.47 227	0.47 177	0.47 226	1.80 283	0.47 227	0.47 203	0.47 226	0.47 217	0.47 227	0.47 223	0.47 204	0.47 228	0.47 206	0.47 228	0.47 198	0.47 227	0.47 225	0.47 226	0.47 205	0.47 229	0.47 201	0.47 223

UNDER WATER	0.52 196	0.47 175	0.47 185	0.47 210	0.47 225	0.47 210	0.47 227	0.47 177	0.47 226	1.90 287	0.47 227	0.47 203	0.47 226	0.47 217	0.47 227	0.47 223	0.46 200	0.47 228	0.47 206	0.47 228	0.46 194	0.47 227	0.47 225	0.48 230	0.47 205	0.47 229	0.47 201	0.47 223

Dean	0.52 196	0.46 169	0.48 192	0.46 205	0.46 221	0.46 204	0.46 223	0.46 171	0.46 221	1.90 287	0.46 223	0.47 203	0.46 223	0.46 213	0.46 223	0.46 216	0.48 209	0.46 221	0.46 202	0.46 223	0.46 194	0.46 219	0.46 219	0.46 222	0.46 199	0.46 222	0.46 197	0.46 220

Ntro	0.53 200	0.47 175	0.50 199	0.46 205	0.48 231	0.47 210	0.47 227	0.46 171	0.46 221	2.05 300	0.47 227	0.47 203	0.49 235	0.47 217	0.47 227	0.46 216	0.48 209	0.46 221	0.49 217	0.46 223	0.47 198	0.46 219	0.46 219	0.47 226	0.46 199	0.46 222	0.47 201	0.47 223

RainbowNet	0.53 200	0.48 178	0.48 192	0.48 214	0.48 231	0.48 216	0.48 232	0.48 180	0.48 231	1.92 289	0.48 233	0.48 211	0.48 230	0.48 223	0.48 233	0.48 227	0.48 209	0.48 232	0.48 213	0.48 232	0.48 205	0.48 230	0.48 229	0.48 230	0.48 210	0.48 233	0.48 207	0.48 230

LVE	0.53 200	0.47 175	0.48 192	0.47 210	0.47 225	0.47 210	0.47 227	0.48 180	0.47 226	1.96 294	0.47 227	0.47 203	0.47 226	0.47 217	0.47 227	0.47 223	0.47 204	0.47 228	0.47 206	0.47 228	0.47 198	0.47 227	0.47 225	0.47 226	0.47 205	0.47 229	0.47 201	0.47 223

ACVNet_1	0.53 200	0.46 169	0.48 192	0.47 210	0.47 225	0.46 204	0.48 232	0.48 180	0.48 231	2.07 301	0.47 227	0.48 211	0.48 230	0.47 217	0.47 227	0.46 216	0.49 214	0.47 228	0.47 206	0.47 228	0.48 205	0.46 219	0.46 219	0.48 230	0.47 205	0.47 229	0.48 207	0.47 223

ACVNet-4b	0.53 200	0.46 169	0.47 185	0.46 205	0.46 221	0.46 204	0.46 223	0.46 171	0.46 221	2.17 304	0.46 223	0.46 198	0.47 226	0.46 213	0.46 223	0.46 216	0.46 200	0.46 221	0.46 202	0.46 223	0.46 194	0.46 219	0.46 219	0.47 226	0.46 199	0.46 222	0.46 197	0.46 220

AIO-test2	0.54 205	0.65 206	0.55 210	0.60 239	0.50 239	0.60 238	0.49 235	0.65 210	0.48 231	0.60 196	0.49 236	0.59 231	0.50 237	0.50 229	0.49 237	0.49 231	0.60 233	0.50 239	0.60 239	0.49 237	0.60 232	0.49 234	0.50 234	0.51 238	0.60 239	0.48 233	0.60 233	0.50 234

AIO-test1	0.54 205	0.64 204	0.54 207	0.60 239	0.49 235	0.61 240	0.49 235	0.64 209	0.49 236	0.59 194	0.48 233	0.60 233	0.50 237	0.48 223	0.48 233	0.48 227	0.60 233	0.48 232	0.60 239	0.48 232	0.60 232	0.49 234	0.49 231	0.49 234	0.59 236	0.49 237	0.60 233	0.49 231

notaker	0.54 205	0.48 178	0.48 192	0.48 214	0.48 231	0.48 216	0.49 235	0.48 180	0.48 231	1.95 293	0.48 233	0.48 211	0.48 230	0.48 223	0.48 233	0.48 227	0.48 209	0.48 232	0.48 213	0.48 232	0.49 211	0.48 230	0.48 229	0.49 234	0.48 210	0.48 233	0.48 207	0.49 231

FSD	0.55 208	0.55 188	0.42 174	0.54 227	0.42 215	0.55 231	0.43 219	0.54 196	0.42 214	0.59 194	0.42 218	0.54 225	0.44 218	0.43 207	0.42 218	0.42 210	0.55 224	0.42 216	2.46 330	0.44 220	0.55 224	0.43 216	0.42 213	0.44 219	0.55 228	0.43 219	0.55 226	0.53 240

ACVNet_2	0.55 208	0.49 181	0.50 199	0.49 220	0.49 235	0.49 222	0.49 235	0.49 184	0.49 236	2.14 303	0.49 236	0.50 216	0.49 235	0.49 226	0.49 237	0.49 231	0.50 217	0.49 238	0.50 221	0.49 237	0.49 211	0.49 234	0.49 231	0.50 236	0.50 216	0.49 237	0.50 217	0.49 231

CFNet	0.55 208	0.25 117	0.18 101	0.25 133	0.18 126	0.25 137	0.18 128	0.25 114	0.18 122	0.25 112	0.18 125	0.25 132	0.18 127	0.18 118	0.18 122	0.18 120	0.25 134	0.18 127	0.25 134	0.18 125	5.31 366	4.36 366	0.18 122	0.18 126	0.25 135	0.18 126	0.25 133	0.18 127

PSMNet_ROB	0.55 208	0.55 188	0.56 213	0.56 231	0.55 243	0.56 232	0.55 243	0.55 200	0.55 242	0.55 189	0.55 243	0.55 226	0.55 245	0.55 232	0.56 245	0.55 239	0.55 224	0.55 245	0.55 232	0.55 243	0.55 224	0.55 243	0.55 239	0.55 244	0.55 228	0.55 245	0.55 226	0.55 241

PointNet	0.56 212	0.69 210	0.47 185	0.69 248	0.47 225	0.69 246	0.47 227	0.70 219	0.47 226	0.69 202	0.47 227	0.69 243	0.48 230	0.47 217	0.47 227	0.47 223	0.70 244	0.48 232	0.70 247	0.48 232	0.69 242	0.48 230	0.47 225	0.48 230	0.70 247	0.48 233	0.69 242	0.47 223

IER	0.56 212	2.72 314	2.20 326	0.38 167	0.29 168	0.38 169	0.27 148	2.77 325	0.27 150	0.38 139	0.28 157	0.37 162	0.25 142	0.26 142	0.25 144	0.26 140	0.38 165	0.29 166	0.38 164	0.25 144	0.39 168	0.25 140	0.29 163	0.29 170	0.40 176	0.25 142	0.38 161	0.25 142

LG-Stereo	0.57 214	0.58 198	0.43 175	0.54 227	0.65 254	0.95 269	0.69 268	0.69 215	0.38 196	0.52 186	0.37 199	0.53 223	0.37 195	0.68 260	0.73 273	0.72 268	0.70 244	0.37 196	0.54 231	0.37 197	0.54 223	0.37 193	0.37 196	0.56 245	0.95 270	0.59 250	0.84 258	0.37 198

CASS	0.58 215	0.89 227	0.55 210	0.56 231	0.55 243	0.60 238	0.57 249	0.57 204	0.56 244	0.55 189	0.56 244	0.56 227	0.50 237	0.63 244	0.56 245	0.56 242	0.62 236	0.62 254	0.59 236	0.56 245	0.56 226	0.48 230	0.60 246	0.56 245	0.57 233	0.60 252	0.57 230	0.59 246
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 216	0.29 129	0.22 115	0.27 142	5.05 370	0.30 148	0.21 134	0.28 123	0.21 129	0.27 120	0.21 132	0.27 142	0.20 129	0.21 128	0.21 133	0.21 128	0.27 143	0.21 135	0.27 142	0.21 135	0.27 137	0.23 139	0.21 129	0.21 133	0.27 142	0.21 133	5.06 362	0.22 136

LMCR-Stereo	0.61 217	0.61 202	0.61 225	0.61 242	0.61 250	0.67 245	0.61 254	0.61 207	0.61 251	0.61 197	0.61 251	0.61 234	0.61 252	0.61 240	0.61 252	0.61 246	0.61 235	0.61 253	0.61 241	0.61 251	0.61 234	0.61 250	0.61 247	0.61 254	0.61 241	0.61 253	0.61 236	0.61 252

AANet_RVC	0.61 217	0.31 133	5.05 353	0.31 149	0.19 130	0.24 129	0.20 131	5.86 349	0.20 126	0.24 106	0.18 125	0.25 132	0.20 129	0.23 136	0.21 133	0.18 120	0.37 162	0.18 127	0.24 127	0.19 130	0.25 128	0.19 130	0.19 125	0.19 128	0.24 127	0.15 107	0.24 124	0.20 130

iRaftStereo_RVC	0.62 219	1.76 283	2.24 328	0.52 226	0.37 198	0.53 229	0.38 203	2.51 319	0.38 196	0.51 185	0.38 202	0.51 219	0.38 198	0.38 189	0.38 196	0.38 195	0.52 221	0.38 199	0.52 227	0.38 201	0.52 218	0.38 196	0.38 200	0.38 201	0.52 222	0.39 208	0.52 222	0.38 201

DNS	0.64 220	2.00 288	1.58 300	0.59 236	0.42 215	0.59 236	0.42 217	1.99 303	0.42 214	0.57 192	0.42 218	0.57 229	0.42 217	0.42 206	0.42 218	0.42 210	0.59 230	0.42 216	0.59 236	0.42 216	0.59 230	0.42 215	0.42 213	0.42 217	0.59 236	0.42 216	0.59 231	0.42 216

ARAFT	0.64 220	0.74 217	0.62 228	0.70 254	0.56 245	0.72 251	0.55 243	0.72 225	0.54 241	0.73 209	0.56 244	0.72 249	0.56 247	0.56 234	0.62 253	0.63 248	0.73 249	0.53 244	0.73 251	0.54 242	0.72 246	0.65 253	0.62 248	0.56 245	0.72 250	0.54 243	0.72 247	0.57 243

test_1	0.65 222	4.37 331	2.38 332	0.40 181	0.34 189	0.42 194	0.36 195	1.96 299	0.34 183	0.41 153	0.36 193	0.42 190	0.35 188	0.34 176	0.38 196	0.31 175	0.39 177	0.34 185	0.40 179	0.33 188	0.39 168	0.33 184	0.33 182	0.34 187	0.40 176	0.36 192	0.40 175	0.32 183

zero-FE	0.66 223	0.80 221	0.56 213	0.79 258	0.58 247	0.82 256	0.55 243	0.76 228	0.56 244	0.75 211	0.58 248	0.75 253	0.59 250	0.57 235	0.56 245	0.55 239	0.79 253	0.55 245	0.78 257	0.55 243	0.85 255	0.58 245	0.55 239	0.57 249	0.80 256	0.57 247	0.80 252	0.57 243

HH	0.66 223	2.13 293	0.47 185	0.37 163	0.29 168	0.36 161	0.27 148	0.49 184	0.44 217	0.78 212	0.68 263	0.67 239	0.90 282	0.62 241	0.90 281	0.53 237	0.88 261	0.48 232	0.37 160	0.29 168	0.63 237	0.66 256	0.66 252	0.51 238	1.06 287	0.61 253	1.08 285	0.60 248

HanStereo	0.66 223	2.13 293	0.47 185	0.37 163	0.29 168	0.36 161	0.27 148	0.49 184	0.44 217	0.78 212	0.68 263	0.67 239	0.90 282	0.62 241	0.90 281	0.53 237	0.88 261	0.48 232	0.37 160	0.29 168	0.63 237	0.66 256	0.66 252	0.51 238	1.06 287	0.61 253	1.08 285	0.60 248

DSFCA	0.66 223	0.73 215	0.74 239	0.68 247	0.65 254	0.64 242	0.65 259	0.65 210	0.65 253	0.66 200	0.65 254	0.65 236	0.64 253	0.65 247	0.65 256	0.65 250	0.65 238	0.65 257	0.65 243	0.65 254	0.65 240	0.65 253	0.65 251	0.65 257	0.66 243	0.66 257	0.65 239	0.65 254

STTRV1_RVC	0.66 223	1.59 277	0.52 206	0.69 248	0.61 250	0.66 244	0.43 219	0.88 236	0.45 220	0.71 207	0.62 252	0.69 243	0.45 222	0.62 241	0.40 209	0.44 213	0.80 255	0.59 250	0.76 256	0.63 252	0.80 249	0.46 219	0.64 249	0.61 254	0.72 250	0.54 243	0.80 252	0.60 248

4D-IteraStereo	0.67 228	3.40 320	1.05 270	0.71 255	0.83 277	0.47 210	0.27 148	0.47 177	0.27 150	0.35 129	0.26 148	0.68 242	0.84 278	0.41 200	0.54 242	0.89 277	0.74 251	0.88 282	0.73 251	0.87 282	0.42 187	0.27 147	0.28 152	0.28 156	0.36 156	0.28 153	0.68 241	0.90 281

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 228	0.74 217	0.60 220	0.79 258	0.61 250	0.76 252	0.57 249	0.71 223	0.56 244	0.71 207	0.54 242	0.72 249	0.66 256	0.65 247	0.65 256	0.64 249	0.74 251	0.64 256	0.74 253	0.63 252	0.73 247	0.65 253	0.64 249	0.64 256	0.74 252	0.61 253	0.73 248	0.64 253

Occ-G	0.68 230	0.54 186	3.16 342	0.57 235	0.45 220	0.52 228	0.40 211	3.44 332	0.46 221	0.52 186	0.45 222	0.51 219	0.44 218	0.44 209	0.40 209	0.45 215	0.55 224	0.41 210	0.53 229	0.43 218	0.52 218	0.40 208	0.44 217	0.45 221	0.55 228	0.44 220	0.53 224	0.44 218

mm2	0.69 231	0.69 210	0.69 232	0.69 248	0.69 264	0.69 246	0.69 268	0.69 215	0.69 265	0.69 202	0.69 266	0.69 243	0.69 266	0.69 262	0.69 269	0.69 262	0.69 242	0.69 268	0.69 245	0.69 266	0.69 242	0.69 267	0.69 266	0.69 270	0.69 245	0.69 268	0.69 242	0.69 266

mm1	0.69 231	0.69 210	0.69 232	0.69 248	0.69 264	0.69 246	0.69 268	0.69 215	0.69 265	0.69 202	0.69 266	0.69 243	0.69 266	0.69 262	0.69 269	0.69 262	0.69 242	0.69 268	0.69 245	0.69 266	0.69 242	0.69 267	0.69 266	0.69 270	0.69 245	0.69 268	0.69 242	0.69 266

TorneroNet-64	0.69 231	0.65 206	0.30 146	0.27 142	0.47 225	0.28 146	0.35 189	0.34 137	0.80 272	7.93 372	0.29 167	0.30 147	0.31 176	0.81 272	0.28 158	0.27 149	0.29 146	0.28 153	0.85 263	0.83 280	0.62 236	0.28 155	0.30 173	0.28 156	0.52 222	0.29 172	0.29 144	0.27 151

DDUNet	0.69 231	0.84 225	0.59 218	0.84 264	0.59 248	0.87 262	0.57 249	0.84 233	0.59 250	0.82 219	0.58 248	0.85 262	0.57 248	0.59 239	0.59 249	0.57 243	0.87 260	0.59 250	0.85 263	0.59 250	0.85 255	0.59 248	0.59 244	0.59 250	0.87 261	0.59 250	0.84 258	0.59 246

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 235	0.67 209	0.67 231	0.92 266	0.92 280	0.91 264	0.76 275	0.67 214	0.67 261	0.66 200	0.67 259	0.67 239	0.67 262	0.67 255	0.67 263	0.68 261	0.66 239	0.67 262	0.68 244	0.67 261	0.68 241	0.68 264	0.68 263	0.68 268	0.67 244	0.68 266	0.67 240	0.67 260

UDG	0.70 235	0.87 226	0.56 213	0.87 265	0.59 248	0.84 259	0.59 252	0.85 234	0.57 247	0.84 221	0.59 250	0.84 261	0.60 251	0.58 236	0.60 250	0.59 244	0.85 259	0.59 250	0.87 265	0.58 247	0.87 257	0.60 249	0.57 243	0.59 250	0.87 261	0.58 249	0.86 261	0.60 248

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 235	6.91 345	0.46 184	0.46 205	0.46 221	0.46 204	0.46 223	0.46 171	0.46 221	0.46 173	0.46 223	0.46 198	0.46 223	0.46 213	0.46 223	0.46 216	0.46 200	0.46 221	0.46 202	0.46 223	0.47 198	0.46 219	0.46 219	0.46 222	0.46 199	0.46 222	0.46 197	0.46 220

HCRNet	0.71 238	6.06 343	3.15 341	0.50 222	0.22 135	0.21 114	0.15 106	3.04 327	0.34 183	0.43 167	0.33 188	0.43 194	0.33 185	0.15 105	0.14 103	0.14 102	0.21 112	0.17 114	0.47 206	0.20 132	0.21 110	0.16 112	0.32 177	0.33 185	0.50 216	0.33 187	0.49 215	0.28 155

AFF-stereo	0.71 238	0.73 215	0.65 230	0.82 262	0.63 253	0.83 257	0.63 256	0.73 226	0.65 253	0.82 219	0.73 271	0.74 252	0.64 253	0.63 244	0.62 253	0.62 247	0.73 249	0.63 255	0.74 253	0.72 271	0.80 249	0.58 245	0.70 269	0.71 273	0.79 254	0.69 268	0.78 250	0.72 272

DMCA-RVC	0.71 238	0.72 213	0.72 234	0.71 255	0.70 267	0.70 249	0.70 273	0.70 219	0.71 267	0.70 206	0.71 269	0.71 248	0.70 268	0.70 264	0.71 271	0.70 265	0.70 244	0.71 272	0.70 247	0.71 269	0.70 245	0.70 269	0.71 271	0.71 273	0.70 247	0.72 273	0.71 245	0.70 269

PA-Net	0.71 238	0.62 203	0.55 210	0.69 248	0.71 268	0.70 249	0.69 268	0.69 215	0.74 270	0.73 209	0.75 272	0.59 231	0.72 271	0.82 273	0.79 276	0.83 274	0.67 241	0.76 275	0.81 261	0.67 261	0.61 234	0.76 273	0.68 263	0.65 257	0.82 259	0.76 276	0.71 245	0.69 266
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 242	0.57 195	0.57 216	0.56 231	0.92 280	1.07 287	0.63 256	1.03 257	0.82 276	0.49 181	0.77 273	0.69 243	0.54 244	0.58 236	0.54 242	0.86 276	1.06 282	0.72 273	1.06 285	0.79 274	0.58 229	0.87 279	0.59 244	0.46 222	0.76 253	0.46 222	1.05 282	0.97 286

AEACV	0.74 242	0.52 184	3.10 338	0.60 239	0.48 231	0.56 232	0.48 232	3.02 326	0.83 277	0.61 197	0.62 252	0.72 249	0.50 237	0.49 226	0.49 237	0.48 227	0.58 229	0.50 239	0.55 232	0.48 232	0.56 226	0.50 240	0.50 234	0.51 238	0.58 234	0.51 242	0.60 233	0.51 237

MyStereo04	0.76 244	4.78 337	0.62 228	0.63 245	0.54 242	0.65 243	0.56 247	0.61 207	0.58 248	0.61 197	0.56 244	0.63 235	0.57 248	0.63 244	0.60 250	0.60 245	0.64 237	0.56 248	0.63 242	0.58 247	0.63 237	0.62 252	0.55 239	0.60 252	0.63 242	0.57 247	0.64 238	0.58 245

RSM++	0.77 245	0.91 228	0.72 234	0.83 263	0.71 268	0.83 257	0.72 274	0.81 232	0.71 267	0.81 218	0.71 269	0.81 260	0.71 270	0.71 266	0.71 271	0.70 265	0.83 258	0.72 273	0.83 262	0.81 279	0.83 253	0.72 272	0.71 271	0.71 273	0.88 263	0.71 271	0.83 257	0.70 269

test-3	0.78 246	4.38 332	1.80 313	0.62 243	0.49 235	0.62 241	0.50 239	1.86 294	0.64 252	0.69 202	0.52 240	0.66 237	0.38 198	0.58 236	0.57 248	0.46 216	0.66 239	0.46 221	0.50 221	0.44 220	0.48 205	0.58 245	0.54 238	0.60 252	0.70 247	0.46 222	0.48 207	0.50 234

WQFJA1++	0.80 247	1.24 258	0.73 237	0.97 274	0.65 254	0.97 271	0.65 259	0.97 245	0.65 253	0.94 230	0.66 255	0.94 268	0.65 255	0.66 250	0.65 256	0.66 251	0.98 269	0.66 259	0.98 273	0.66 256	0.98 266	0.66 256	0.66 252	0.66 259	0.98 272	0.66 257	0.98 269	0.66 255

NLMM	0.80 247	1.26 264	0.75 243	0.98 276	0.66 257	0.97 271	0.66 261	0.97 245	0.66 256	0.94 230	0.66 255	0.96 275	0.66 256	0.66 250	0.68 267	0.67 256	0.99 271	0.68 267	0.98 273	0.66 256	0.99 267	0.66 256	0.66 252	0.66 259	1.00 278	0.66 257	0.99 270	0.66 255

AdaDepth	0.80 247	0.95 233	1.02 265	0.95 271	0.67 262	0.95 269	0.67 265	0.94 242	0.67 261	0.92 225	0.67 259	0.94 268	0.67 262	0.67 255	0.67 263	0.67 256	0.95 266	0.67 262	0.95 272	0.67 261	0.96 265	0.68 264	0.67 258	0.67 263	0.96 271	0.67 261	0.95 268	0.67 260

CroCo-Stereo	0.80 247	2.51 306	0.41 168	1.27 303	0.41 210	1.27 302	0.41 212	1.27 278	0.41 209	1.27 264	0.41 213	1.27 299	0.41 209	0.41 200	0.41 212	0.41 205	1.28 301	0.41 210	1.27 299	0.41 211	1.27 300	0.41 210	0.42 213	0.41 211	1.27 303	0.41 211	1.27 301	0.41 211
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
NaN_ROB	0.80 247	0.80 221	0.80 249	0.80 260	0.80 274	0.80 254	0.80 278	0.80 230	0.80 272	0.80 216	0.80 276	0.80 258	0.80 274	0.80 270	0.80 277	0.80 272	0.80 255	0.80 278	0.80 259	0.80 277	0.80 249	0.80 275	0.80 277	0.80 277	0.80 256	0.80 278	0.80 252	0.80 276

CSAN	0.80 247	0.80 221	0.80 249	0.80 260	0.80 274	0.80 254	0.80 278	0.80 230	0.80 272	0.80 216	0.80 276	0.80 258	0.80 274	0.80 270	0.80 277	0.80 272	0.80 255	0.80 278	0.80 259	0.80 277	0.80 249	0.80 275	0.80 277	0.80 277	0.80 256	0.80 278	0.80 252	0.80 276

WQFJX1	0.81 253	1.27 266	0.74 239	0.98 276	0.67 262	0.98 273	0.67 265	0.97 245	0.67 261	0.94 230	0.67 259	0.95 271	0.66 256	0.66 250	0.66 259	0.67 256	0.99 271	0.67 262	0.98 273	0.68 265	0.99 267	0.66 256	0.66 252	0.66 259	0.99 273	0.66 257	1.00 272	0.66 255

WQFJX	0.81 253	1.27 266	0.74 239	0.99 278	0.66 257	0.99 275	0.66 261	0.99 251	0.66 256	0.95 235	0.66 255	0.95 271	0.67 262	0.67 255	0.66 259	0.66 251	0.99 271	0.66 259	1.00 277	0.66 256	0.99 267	0.67 262	0.68 263	0.67 263	0.99 273	0.67 261	0.99 270	0.67 260

NLMM1	0.81 253	1.26 264	0.74 239	1.00 280	0.66 257	0.99 275	0.67 265	0.98 248	0.66 256	0.94 230	0.67 259	0.94 268	0.66 256	0.66 250	0.66 259	0.66 251	1.00 275	0.67 262	1.00 277	0.66 256	0.99 267	0.71 270	0.73 274	0.67 263	0.99 273	0.67 261	1.00 272	0.66 255

NLSM3	0.81 253	1.27 266	0.75 243	0.99 278	0.66 257	0.99 275	0.66 261	0.98 248	0.67 261	0.95 235	0.66 255	0.95 271	0.66 256	0.67 255	0.67 263	0.66 251	0.99 271	0.66 259	0.99 276	0.66 256	0.99 267	0.67 262	0.66 252	0.66 259	0.99 273	0.67 261	1.00 272	0.67 260

gcap-zeroshot	0.81 253	1.03 240	0.84 253	0.93 269	0.85 278	0.84 259	0.62 255	1.21 274	0.53 240	0.79 214	0.84 279	0.77 254	0.70 268	0.84 275	0.67 263	0.74 269	1.18 295	0.52 243	0.91 266	0.79 274	0.84 254	0.61 250	0.83 279	0.69 270	0.93 269	0.82 280	0.85 260	0.66 255

WQFJA1	0.82 258	1.52 276	0.76 245	1.01 285	0.66 257	0.98 273	0.66 261	0.98 248	0.66 256	0.95 235	0.68 263	0.95 271	0.66 256	0.68 260	0.66 259	0.66 251	1.00 275	0.67 262	1.00 277	0.67 261	0.99 267	0.68 264	0.67 258	0.68 268	0.99 273	0.67 261	1.00 272	0.67 260

AIO-Stereo	0.82 258	1.06 242	0.73 237	0.97 274	0.74 270	1.06 286	0.60 253	1.04 260	0.90 280	1.00 238	1.01 291	0.78 255	0.85 280	0.74 268	0.62 253	0.67 256	1.12 285	0.55 245	0.70 247	0.65 254	0.93 262	0.66 256	0.67 258	0.67 263	0.82 259	0.74 274	0.92 262	0.83 278

G-Net	0.82 258	1.77 284	0.78 247	0.78 257	0.78 272	0.78 253	0.78 276	0.78 229	0.79 271	0.79 214	0.78 274	0.78 255	0.78 273	0.78 269	0.78 275	0.78 270	0.79 253	0.79 276	0.79 258	0.79 274	0.79 248	0.79 274	0.79 276	0.79 276	0.79 254	0.79 277	0.79 251	0.79 275

ktn	0.84 261	1.15 247	0.54 207	1.16 297	1.26 312	0.51 225	0.53 242	0.51 191	0.66 256	4.54 355	0.51 239	0.52 222	0.52 243	0.66 250	0.51 241	0.51 236	1.37 306	1.17 305	0.49 217	0.51 241	1.23 296	0.51 242	0.67 258	0.51 238	0.51 220	0.68 266	0.51 219	0.51 237

KSHMR	0.85 262	0.72 213	0.51 203	0.49 220	0.49 235	0.51 225	1.07 299	0.50 188	0.48 231	6.04 367	0.52 240	0.66 237	0.98 288	0.49 226	0.77 274	0.49 231	1.17 292	0.51 242	0.49 217	1.06 297	0.51 215	0.49 234	0.49 231	0.51 238	1.04 285	0.49 237	0.81 256	0.72 272

CroCo-Stereo Lap2	0.85 262	2.86 317	0.43 175	1.33 305	0.43 218	1.31 303	0.42 217	1.32 279	0.42 214	1.31 266	0.44 220	1.32 301	0.44 218	0.43 207	0.44 220	0.43 212	1.35 302	0.43 218	1.32 303	0.43 218	1.31 302	0.43 216	0.43 216	0.42 217	1.31 305	0.42 216	1.31 302	0.43 217

MLG-Stereo	0.87 264	1.33 272	0.93 257	0.62 243	1.00 284	1.16 292	0.55 243	0.86 235	0.83 277	1.19 257	0.40 211	1.30 300	0.81 276	0.65 247	0.45 222	1.01 292	1.17 292	0.46 221	1.29 302	0.58 247	1.05 279	0.90 282	0.73 274	0.87 282	0.60 239	1.01 292	1.13 289	0.51 237

DGTPSM_ROB	0.92 265	0.93 232	0.91 255	0.93 269	0.91 279	0.92 265	0.93 284	0.92 239	0.92 281	0.92 225	0.91 281	0.91 264	0.93 285	0.91 276	0.92 285	0.92 284	0.92 264	0.92 283	0.92 267	0.90 283	0.91 258	0.92 283	0.93 283	0.94 287	0.92 267	0.91 282	0.92 262	0.97 286

pmcnn	0.92 265	0.92 229	0.92 256	0.92 266	0.92 280	0.92 265	0.92 282	0.92 239	0.92 281	0.92 225	0.92 283	0.92 267	0.92 284	0.92 278	0.92 285	0.92 284	0.92 264	0.92 283	0.92 267	0.92 287	0.92 260	0.92 283	0.92 282	0.92 286	0.92 267	0.92 283	0.92 262	0.92 284

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 267	0.77 220	0.82 251	1.16 297	0.75 271	0.99 275	0.92 282	0.91 237	0.99 287	0.94 230	0.91 281	1.15 288	0.88 281	0.92 278	1.00 288	0.67 256	0.98 269	1.00 288	0.75 255	0.91 284	1.18 289	0.87 279	0.89 281	0.90 283	1.08 290	1.07 297	0.74 249	0.89 280

HSM-Net_RVC	0.93 267	1.09 245	0.79 248	1.10 290	0.78 272	1.09 288	0.79 277	1.16 268	0.80 272	1.14 249	0.79 275	1.17 291	0.77 272	0.73 267	0.83 279	0.78 270	1.19 296	0.79 276	1.18 294	0.72 271	1.19 291	0.80 275	0.72 273	0.80 277	1.18 298	0.74 274	1.14 290	0.73 274
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 267	8.54 358	0.41 168	0.56 231	0.37 198	0.56 232	0.37 200	0.50 188	0.40 205	0.56 191	5.24 371	0.56 227	0.34 186	0.40 199	0.41 212	0.34 184	0.53 223	0.40 207	0.56 234	0.38 201	0.52 218	0.40 208	0.40 208	0.41 211	0.56 231	0.40 210	0.56 228	0.40 209

DPSimNet_ROB	0.93 267	1.04 241	0.83 252	1.05 288	0.82 276	1.04 284	0.83 281	1.03 257	0.89 279	1.03 244	0.84 279	1.03 282	0.84 278	0.83 274	0.84 280	0.83 274	1.14 287	0.84 280	1.12 290	0.84 281	1.04 278	0.88 281	0.83 279	0.84 281	1.07 289	0.83 281	1.15 291	0.88 279

DPSM_ROB	0.93 267	0.92 229	0.94 258	0.96 272	1.02 290	0.92 265	0.98 285	0.95 243	0.92 281	0.92 225	0.92 283	0.91 264	0.97 286	0.92 278	0.91 283	0.91 281	0.96 267	0.94 285	0.93 270	0.91 284	0.93 262	0.92 283	0.93 283	0.91 284	0.91 265	0.99 285	0.92 262	0.91 282

DPSM	0.93 267	0.92 229	0.94 258	0.96 272	1.02 290	0.92 265	0.98 285	0.95 243	0.92 281	0.92 225	0.92 283	0.91 264	0.97 286	0.92 278	0.91 283	0.91 281	0.96 267	0.94 285	0.93 270	0.91 284	0.93 262	0.92 283	0.93 283	0.91 284	0.91 265	0.99 285	0.92 262	0.91 282

LGCAT	1.00 273	1.00 234	1.00 260	1.00 280	1.00 284	1.00 279	1.00 290	1.00 252	1.00 288	1.00 238	1.00 287	1.00 276	1.00 290	1.00 285	1.00 288	1.00 288	1.00 275	1.00 288	1.00 277	1.00 289	1.00 273	1.00 288	1.00 288	1.00 290	1.00 278	1.00 288	1.00 272	1.00 288

GANet	1.00 273	1.00 234	1.00 260	1.00 280	1.00 284	1.00 279	1.00 290	1.00 252	1.00 288	1.00 238	1.00 287	1.00 276	1.00 290	1.00 285	1.00 288	1.00 288	1.00 275	1.00 288	1.00 277	1.00 289	1.00 273	1.00 288	1.00 288	1.00 290	1.00 278	1.00 288	1.00 272	1.00 288

TDLM	1.00 273	1.00 234	1.00 260	1.00 280	1.00 284	1.00 279	1.00 290	1.00 252	1.00 288	1.00 238	1.00 287	1.00 276	1.00 290	1.00 285	1.00 288	1.00 288	1.00 275	1.00 288	1.00 277	1.00 289	1.00 273	1.00 288	1.00 288	1.00 290	1.00 278	1.00 288	1.00 272	1.00 288

CVANet_RVC	1.00 273	1.00 234	1.00 260	1.00 280	1.00 284	1.00 279	1.00 290	1.00 252	1.00 288	1.00 238	1.00 287	1.00 276	1.00 290	1.00 285	1.00 288	1.00 288	1.00 275	1.00 288	1.00 277	1.00 289	1.00 273	1.00 288	1.00 288	1.00 290	1.00 278	1.00 288	1.00 272	1.00 288

ccs_rob	1.00 273	10.06 366	0.31 149	0.44 198	0.31 180	0.43 200	0.31 183	0.43 167	0.32 176	0.45 170	0.32 182	1.20 295	0.31 176	7.02 371	0.31 179	0.31 175	0.44 198	0.31 177	0.44 199	0.32 182	0.44 192	0.31 178	0.32 177	0.32 180	0.44 197	0.32 182	0.43 193	0.31 181

trnet	1.01 278	1.01 238	1.01 264	1.01 285	1.01 289	1.01 283	1.01 294	1.01 256	1.01 292	1.01 243	1.01 291	1.01 281	1.01 295	1.01 289	1.01 293	1.01 292	1.01 281	1.01 293	1.01 284	1.01 293	1.01 277	1.01 292	1.01 292	1.01 294	1.01 283	1.01 292	1.01 281	1.01 292

CFNet_pseudo	1.01 278	9.78 364	0.29 140	0.38 167	0.28 154	0.38 169	0.28 156	0.38 149	0.28 156	0.39 144	0.28 157	0.39 172	0.28 154	9.50 372	0.29 169	0.28 152	0.38 165	0.28 153	0.38 164	0.28 155	0.38 158	0.28 155	0.28 152	0.28 156	0.38 163	0.28 153	0.38 161	0.28 155

pcwnet_v2	1.01 278	9.73 363	0.28 135	0.38 167	0.28 154	0.38 169	0.28 156	0.38 149	0.28 156	0.38 139	0.28 157	0.39 172	0.28 154	9.61 373	0.28 158	0.28 152	0.38 165	0.28 153	0.38 164	0.28 155	0.38 158	0.28 155	0.29 163	0.28 156	0.38 163	0.28 153	0.38 161	0.28 155

FlowAnything	1.02 281	2.51 306	0.58 217	1.60 312	0.56 245	1.61 312	0.56 247	1.60 288	0.55 242	1.61 280	0.56 244	1.61 308	0.55 245	0.55 232	0.55 244	0.55 239	1.61 312	0.56 248	1.61 310	0.56 245	1.62 309	0.55 243	0.56 242	0.56 245	1.62 313	0.56 246	1.62 310	0.56 242

WAO-8	1.02 281	1.50 275	1.49 299	0.40 181	0.40 208	1.56 311	0.98 285	1.55 287	0.58 248	4.18 351	0.40 211	0.79 257	0.48 230	0.91 276	0.39 208	0.99 287	0.71 247	0.70 271	0.51 224	0.77 273	1.07 281	0.82 278	0.69 266	0.96 289	1.01 283	1.30 314	1.10 287	1.38 318

UCFNet_RVC	1.03 283	10.10 367	0.28 135	0.38 167	0.28 154	0.39 178	0.28 156	0.38 149	0.28 156	0.39 144	0.28 157	0.39 172	0.29 166	9.62 374	0.28 158	0.28 152	0.38 165	0.28 153	0.38 164	0.28 155	0.39 168	0.28 155	0.29 163	0.28 156	0.39 173	0.28 153	0.38 161	0.29 170

GLC_STEREO	1.05 284	1.01 238	1.02 265	1.02 287	1.02 290	1.05 285	1.06 296	1.05 261	1.05 294	1.04 246	1.05 294	1.05 283	1.04 296	1.06 293	1.05 295	1.06 296	1.06 282	1.05 296	1.06 285	1.05 296	1.06 280	1.06 295	1.04 294	1.05 296	1.04 285	1.05 295	1.06 283	1.06 294

FC-DCNN	1.10 285	0.81 224	0.77 246	0.63 245	0.42 215	0.86 261	0.64 258	0.91 237	0.96 285	1.11 247	0.80 276	1.07 284	0.81 276	0.67 255	1.75 329	1.30 312	1.41 308	0.85 281	1.28 301	0.71 269	2.12 322	1.32 312	0.52 237	0.81 280	1.64 314	1.40 321	2.39 328	1.75 332

RP	1.14 286	1.16 249	1.15 280	1.17 299	1.10 299	1.16 292	1.15 302	1.10 263	1.16 304	1.15 250	1.08 296	1.16 289	1.15 303	1.15 301	1.14 303	1.16 302	1.16 290	1.10 298	1.10 287	1.10 300	1.16 285	1.11 299	1.10 298	1.19 309	1.14 294	1.19 309	1.07 284	1.10 297

Abc-Net	1.14 286	1.16 249	1.18 284	1.10 290	1.10 299	1.16 292	1.18 306	1.16 268	1.13 301	1.11 247	1.16 302	1.16 289	1.12 301	1.10 294	1.17 306	1.16 302	1.16 290	1.10 298	1.16 291	1.14 304	1.17 287	1.16 302	1.11 300	1.09 301	1.10 291	1.10 300	1.16 292	1.17 303
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MM-Stereo_test2	1.15 288	1.90 286	1.10 274	1.37 307	0.94 283	1.36 304	0.98 285	1.48 285	0.98 286	1.37 271	0.98 286	1.37 305	0.98 288	0.95 282	0.94 287	0.95 286	1.37 306	0.95 287	1.38 305	0.95 288	1.38 306	0.95 287	0.95 286	0.95 288	1.37 308	0.95 284	1.37 306	0.95 285

TorneroNet	1.15 288	1.10 246	0.51 203	0.69 248	0.51 241	1.10 289	0.50 239	0.51 191	0.51 239	13.92 374	1.17 306	0.49 215	0.51 242	0.54 231	0.48 233	0.49 231	0.49 214	0.65 257	0.70 247	0.49 237	0.51 215	0.49 234	0.67 258	1.36 317	0.51 220	0.50 240	0.52 222	1.23 310

RGC	1.15 288	1.16 249	1.17 283	1.15 295	1.11 301	1.21 298	1.21 313	1.10 263	1.15 302	1.16 253	1.11 299	1.17 291	1.09 298	1.14 300	1.11 300	1.16 302	1.19 296	1.11 301	1.10 287	1.15 306	1.11 282	1.19 305	1.16 303	1.12 304	1.17 296	1.10 300	1.16 292	1.17 303

NCC-stereo	1.15 288	1.17 253	1.12 279	1.10 290	1.15 302	1.14 290	1.15 302	1.15 266	1.12 300	1.17 256	1.17 306	1.11 286	1.17 307	1.11 296	1.10 298	1.16 302	1.12 285	1.11 301	1.16 291	1.13 303	1.23 296	1.16 302	1.19 307	1.11 302	1.18 298	1.17 306	1.17 295	1.13 301

edge stereo	1.15 288	1.18 254	1.11 277	1.12 293	1.17 306	1.17 297	1.17 304	1.16 268	1.18 308	1.16 253	1.17 306	1.17 291	1.13 302	1.11 296	1.11 300	1.12 299	1.17 292	1.17 305	1.11 289	1.17 307	1.17 287	1.17 304	1.18 305	1.14 305	1.11 292	1.18 307	1.12 288	1.11 298

Nwc_Net	1.15 288	1.15 247	1.15 280	1.09 289	1.19 308	1.16 292	1.17 304	1.15 266	1.16 304	1.16 253	1.16 302	1.08 285	1.16 304	1.11 296	1.15 305	1.18 306	1.11 284	1.10 298	1.16 291	1.17 307	1.16 285	1.13 301	1.18 305	1.20 310	1.11 292	1.15 304	1.16 292	1.20 306

qqai	1.17 294	1.27 266	1.10 274	1.26 302	1.09 298	1.23 299	1.11 300	1.26 277	1.11 299	1.26 263	1.08 296	1.25 298	1.11 300	1.11 296	1.10 298	1.09 297	1.27 300	1.11 301	1.27 299	1.11 301	1.27 300	1.10 298	1.10 298	1.11 302	1.27 303	1.10 300	1.24 299	1.11 298

stereogan	1.17 294	1.19 256	1.15 280	1.15 295	1.15 302	1.15 291	1.19 307	1.19 272	1.15 302	1.15 250	1.16 302	1.19 294	1.19 308	1.19 303	1.19 307	1.19 307	1.15 288	1.19 308	1.19 295	1.19 310	1.15 284	1.19 305	1.15 302	1.15 306	1.16 295	1.15 304	1.19 296	1.20 306

TestStereo_HL3	1.20 296	0.41 150	10.53 371	0.44 198	0.28 154	0.41 185	0.28 156	13.40 372	0.30 168	0.41 153	0.28 157	0.40 180	0.28 154	0.28 156	0.28 158	0.28 152	0.42 190	0.28 153	0.41 184	0.28 155	0.41 176	0.28 155	0.28 152	0.28 156	0.41 181	0.28 153	0.41 179	0.28 155

TestStereo-Hl	1.20 296	0.41 150	10.60 372	0.44 198	0.28 154	0.41 185	0.28 156	13.37 371	0.30 168	0.41 153	0.28 157	0.40 180	0.28 154	0.28 156	0.28 158	0.28 152	0.42 190	0.28 153	0.41 184	0.28 155	0.41 176	0.28 155	0.28 152	0.28 156	0.41 181	0.28 153	0.41 179	0.28 155

TestStereo_HL2	1.22 298	0.41 150	10.61 373	0.44 198	0.28 154	0.41 185	0.28 156	13.91 374	0.30 168	0.41 153	0.29 167	0.40 180	0.28 154	0.29 161	0.28 158	0.28 152	0.42 190	0.28 153	0.41 184	0.28 155	0.41 176	0.28 155	0.28 152	0.28 156	0.41 181	0.28 153	0.41 179	0.28 155

MCSU-Stereo	1.22 298	8.85 360	7.17 366	0.42 192	0.29 168	0.41 185	0.29 173	8.80 369	0.30 168	0.42 164	0.29 167	0.40 180	0.29 166	0.30 167	0.29 169	0.29 165	0.41 185	0.29 166	0.41 184	0.29 168	0.41 176	0.29 171	0.29 163	0.29 170	0.41 181	0.29 172	0.41 179	0.30 177

MM-Stereo_test3	1.22 298	1.60 279	1.19 287	1.48 310	1.02 290	1.48 309	0.99 289	1.54 286	1.03 293	1.41 273	1.03 293	1.44 307	1.00 290	1.04 291	1.04 294	1.02 294	1.42 309	1.04 294	1.48 308	1.01 293	1.48 307	1.03 293	1.06 296	1.04 295	1.53 311	1.04 294	1.49 307	1.04 293

FAT-Stereo	1.22 298	1.23 257	1.19 287	1.21 301	1.24 311	1.24 301	1.19 307	1.25 276	1.24 311	1.25 262	1.19 309	1.20 295	1.24 312	1.20 304	1.21 309	1.25 311	1.22 298	1.21 310	1.25 298	1.23 313	1.22 294	1.19 305	1.19 307	1.24 313	1.25 301	1.20 310	1.19 296	1.25 312

S-Stereo	1.22 298	1.18 254	1.19 287	1.20 300	1.23 310	1.23 299	1.19 307	1.19 272	1.18 308	1.27 264	1.20 310	1.20 295	1.20 309	1.23 306	1.22 311	1.23 310	1.23 299	1.23 312	1.20 296	1.25 314	1.20 292	1.22 311	1.25 311	1.24 313	1.20 300	1.22 313	1.26 300	1.24 311

testmc14	1.23 303	8.86 362	7.15 365	0.43 195	0.30 176	0.41 185	0.29 173	9.05 370	0.34 183	0.42 164	0.30 175	0.41 185	0.29 166	0.32 171	0.30 175	0.29 165	0.42 190	0.30 173	0.42 193	0.30 176	0.41 176	0.30 175	0.30 173	0.29 170	0.41 181	0.29 172	0.41 179	0.29 170

GGDA	1.23 303	0.41 150	11.21 374	0.45 203	0.28 154	0.42 194	0.28 156	13.66 373	0.30 168	0.41 153	0.29 167	0.40 180	0.29 166	0.28 156	0.29 169	0.29 165	0.43 196	0.28 153	0.41 184	0.28 155	0.41 176	0.28 155	0.29 163	0.28 156	0.41 181	0.28 153	0.41 179	0.28 155

SPS-STEREO	1.25 305	1.47 274	1.06 272	1.54 311	1.08 296	1.52 310	1.20 312	1.44 283	1.06 296	1.49 278	1.10 298	1.41 306	1.10 299	0.98 283	1.08 297	1.12 299	1.47 310	1.04 294	1.53 309	1.14 304	1.52 308	1.07 296	1.02 293	1.05 296	1.48 310	1.07 297	1.55 308	1.11 298
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 306	1.37 273	1.35 291	1.38 308	1.40 315	1.39 307	1.77 330	1.36 280	1.74 329	1.36 270	1.36 315	1.36 304	1.36 315	1.36 308	1.35 313	1.41 319	1.36 304	1.36 318	1.36 304	1.35 317	1.36 304	1.35 315	1.36 314	1.35 316	1.36 307	1.35 317	1.36 305	1.35 314

HBP-ISP	1.47 307	1.07 244	1.03 268	1.30 304	1.08 296	1.36 304	1.06 296	1.44 283	1.25 313	1.97 295	1.51 320	1.65 310	1.58 321	0.98 283	1.58 321	1.68 326	1.98 318	1.32 313	2.02 318	1.28 315	2.95 335	1.89 336	0.97 287	1.06 298	1.26 302	0.99 285	1.94 313	1.43 321

PS-NSSS	1.48 308	4.46 334	1.35 291	1.35 306	1.35 314	1.41 308	1.34 315	1.36 280	1.35 316	1.40 272	1.35 314	1.33 302	1.35 314	1.37 309	1.40 316	1.35 313	1.35 302	1.35 316	1.39 306	1.44 322	1.35 303	1.34 314	1.35 313	1.38 320	1.35 306	1.33 316	1.34 303	1.38 318

CC-Net-ROB	1.51 309	4.40 333	1.69 308	1.39 309	1.40 315	1.37 306	1.40 320	1.36 280	1.39 317	1.41 273	1.36 315	1.35 303	1.38 317	1.39 311	1.39 314	1.36 314	1.36 304	1.35 316	1.39 306	1.39 318	1.37 305	1.36 316	1.41 318	1.48 322	1.39 309	1.42 322	1.35 304	1.35 314

GANetREF_RVC	1.52 310	2.01 290	1.21 290	1.98 318	1.21 309	1.98 317	1.21 313	1.98 302	1.21 310	1.99 297	1.21 311	1.98 317	1.21 311	1.02 290	1.21 309	1.21 309	1.99 319	1.21 310	1.99 317	1.21 311	1.99 316	1.21 308	1.21 309	1.21 311	1.99 319	1.21 311	1.99 316	1.21 308
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MonStereo1	1.60 311	2.69 313	1.46 296	1.99 319	1.31 313	1.99 319	1.36 316	1.99 303	1.31 314	1.84 284	1.32 313	1.89 311	1.31 313	1.32 307	1.30 312	1.36 314	1.94 314	1.33 315	1.93 313	1.30 316	1.92 313	1.33 313	1.31 312	1.31 315	1.94 316	1.31 315	1.93 312	1.31 313

R-Stereo Train	1.62 312	2.01 290	1.41 294	1.97 315	1.40 315	1.96 315	1.39 317	1.93 296	1.39 317	1.92 289	1.38 317	1.94 314	1.39 318	1.40 312	1.45 317	1.38 316	1.96 316	1.37 319	1.97 314	1.39 318	1.98 314	1.41 318	1.40 316	1.37 318	1.97 317	1.38 318	1.96 314	1.37 316

RAFT-Stereo	1.62 312	2.01 290	1.41 294	1.97 315	1.40 315	1.96 315	1.39 317	1.93 296	1.39 317	1.92 289	1.38 317	1.94 314	1.39 318	1.40 312	1.45 317	1.38 316	1.96 316	1.37 319	1.97 314	1.39 318	1.98 314	1.41 318	1.40 316	1.37 318	1.97 317	1.38 318	1.96 314	1.37 316
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 312	1.60 279	1.59 301	1.61 313	1.69 324	1.66 313	1.61 322	1.70 291	1.65 326	1.62 281	1.60 323	1.61 308	1.60 322	1.60 315	1.59 322	1.62 324	1.60 311	1.63 326	1.62 311	1.68 329	1.70 310	1.60 321	1.64 325	1.60 324	1.61 312	1.60 324	1.60 309	1.59 324

MonStereo	1.66 315	2.63 312	1.46 296	1.99 319	1.41 319	2.03 320	1.39 317	2.04 306	1.43 320	1.94 292	1.40 319	1.92 313	1.37 316	1.38 310	1.39 314	1.39 318	1.99 319	1.38 321	2.04 319	1.41 321	2.02 318	1.37 317	1.39 315	1.38 320	1.99 319	1.38 318	2.01 318	1.39 320

MoCha-V2	1.75 316	27.02 382	0.72 234	0.92 266	0.69 264	0.89 263	0.69 268	0.92 239	0.71 267	0.87 222	0.69 266	0.88 263	0.68 265	0.70 264	0.68 267	0.69 262	0.90 263	0.69 268	0.92 267	0.69 266	0.92 260	0.71 270	0.70 269	0.67 263	0.88 263	0.71 271	0.92 262	0.68 265

MFMNet_re	1.77 317	1.89 285	1.72 310	1.88 314	1.69 324	1.89 314	1.67 326	1.91 295	1.70 327	1.87 285	1.67 327	1.89 311	1.68 327	1.67 319	1.67 327	1.70 327	1.88 313	1.68 328	1.88 312	1.67 327	1.89 311	1.68 327	1.70 327	1.71 329	1.87 315	1.68 332	1.87 311	1.68 329

derf	1.84 318	1.93 287	1.73 311	1.97 315	1.77 327	1.98 317	1.76 329	1.94 298	1.73 328	1.97 295	1.78 329	1.97 316	1.76 328	1.76 322	1.71 328	1.79 328	1.94 314	1.77 329	1.98 316	1.75 331	1.89 311	1.71 328	1.77 330	1.77 331	2.01 321	1.74 333	2.00 317	1.71 330

MM-Stereo_test1	1.85 319	3.50 322	1.61 302	2.12 321	1.47 320	2.14 321	1.47 321	2.33 315	1.53 321	2.12 302	1.54 321	2.19 319	1.53 320	1.54 314	1.53 319	1.53 320	2.20 321	1.54 322	2.24 320	1.57 323	2.21 324	1.49 320	1.59 320	1.49 323	2.15 325	1.52 323	2.15 320	1.54 323

plain	1.96 320	3.33 319	1.04 269	3.24 339	1.04 294	3.24 339	1.04 295	3.26 329	1.05 294	3.26 335	1.13 300	3.27 338	1.06 297	1.05 292	1.05 295	1.05 295	3.28 337	1.05 296	3.29 337	1.06 297	3.30 337	1.05 294	1.05 295	1.06 298	3.30 339	1.06 296	3.30 338	1.06 294

UDGNet	1.97 321	2.43 304	1.67 306	2.46 329	1.70 326	2.44 328	1.69 327	2.34 316	1.63 325	2.35 318	1.67 327	2.37 328	1.67 326	1.68 320	1.64 326	1.67 325	2.44 328	1.64 327	2.43 328	1.67 327	2.43 330	1.66 325	1.67 326	1.63 328	2.43 330	1.66 330	2.42 329	1.66 328

LG-G_1	1.99 322	2.56 309	1.63 304	2.54 332	1.62 322	2.55 333	1.61 322	2.51 319	1.61 322	2.50 322	1.62 325	2.50 330	1.61 323	1.61 316	1.61 323	1.61 321	2.55 332	1.61 323	2.55 333	1.61 324	2.55 332	1.61 322	1.61 321	1.61 325	2.55 333	1.61 325	2.54 331	1.61 325

LG-G	1.99 322	2.56 309	1.63 304	2.54 332	1.62 322	2.55 333	1.61 322	2.51 319	1.61 322	2.50 322	1.62 325	2.50 330	1.61 323	1.61 316	1.61 323	1.61 321	2.55 332	1.61 323	2.55 333	1.61 324	2.55 332	1.61 322	1.61 321	1.61 325	2.55 333	1.61 325	2.54 331	1.61 325

LGtest1	1.99 322	2.55 308	1.62 303	2.54 332	1.61 321	2.54 330	1.61 322	2.51 319	1.61 322	2.49 321	1.61 324	2.49 329	1.61 323	1.61 316	1.61 323	1.61 321	2.55 332	1.62 325	2.54 332	1.61 324	2.54 331	1.61 322	1.61 321	1.61 325	2.54 332	1.61 325	2.54 331	1.61 325

FBW_ROB	2.04 325	2.50 305	1.75 312	2.45 328	1.78 328	2.40 326	1.74 328	2.47 318	1.77 330	2.37 319	1.81 330	2.30 322	1.80 329	1.78 323	1.88 338	1.80 329	2.41 327	1.77 329	2.43 328	1.83 332	2.39 328	1.81 333	1.76 329	1.75 330	2.56 335	1.75 334	2.30 325	1.74 331

TRStereo	2.05 326	2.13 293	1.85 315	2.27 322	1.84 330	2.28 322	1.84 333	2.29 311	1.87 334	2.29 312	1.86 333	2.30 322	1.87 334	2.30 339	1.87 335	2.08 337	2.29 323	1.87 334	2.30 322	1.87 335	2.08 319	1.72 329	1.86 335	2.30 344	2.13 322	1.84 336	2.29 322	1.87 336

XX-Stereo	2.05 326	2.13 293	1.85 315	2.27 322	1.84 330	2.28 322	1.84 333	2.29 311	1.87 334	2.29 312	1.86 333	2.30 322	1.87 334	2.30 339	1.87 335	2.08 337	2.29 323	1.87 334	2.30 322	1.87 335	2.08 319	1.72 329	1.86 335	2.30 344	2.13 322	1.84 336	2.29 322	1.87 336

EAI-Stereo	2.05 326	2.13 293	1.85 315	2.27 322	1.84 330	2.28 322	1.84 333	2.29 311	1.87 334	2.29 312	1.86 333	2.30 322	1.87 334	2.30 339	1.87 335	2.08 337	2.29 323	1.87 334	2.30 322	1.87 335	2.08 319	1.72 329	1.86 335	2.30 344	2.13 322	1.84 336	2.29 322	1.87 336

AF-Net	2.06 329	25.73 381	1.18 284	1.12 293	1.16 305	1.16 292	1.19 307	1.10 263	1.17 307	1.15 250	1.14 301	1.11 286	1.16 304	1.16 302	1.14 303	1.11 298	1.15 288	1.13 304	1.21 297	1.17 307	1.11 282	1.21 308	1.17 304	1.17 307	1.17 296	1.11 303	1.20 298	1.13 301

UniTT-Stereo	2.12 330	3.66 324	1.10 274	3.48 342	1.15 302	3.57 343	1.11 300	3.44 332	1.16 304	3.52 337	1.16 302	3.50 339	1.16 304	1.10 294	1.13 302	1.15 301	3.61 339	1.17 305	3.64 338	1.12 302	3.58 340	1.12 300	1.12 301	1.17 307	3.53 342	1.18 307	3.52 341	1.18 305

HUF	2.22 331	2.33 300	2.24 328	2.35 326	2.07 337	2.45 329	2.11 341	2.42 317	2.13 341	2.19 305	2.15 340	2.10 318	2.09 339	2.27 337	2.04 340	2.08 337	2.44 328	2.12 341	2.38 327	2.18 342	2.29 326	2.22 340	2.12 342	2.12 339	2.52 331	2.10 342	2.22 321	2.15 343

AIO_test	2.22 331	2.36 303	2.10 324	2.47 330	2.15 338	2.54 330	2.06 340	2.27 309	2.09 340	2.29 312	2.13 339	2.30 322	2.09 339	2.25 335	2.15 342	1.95 335	2.52 331	2.08 339	2.32 325	2.21 344	2.20 323	2.26 342	2.05 341	2.06 337	2.40 329	2.16 344	2.52 330	2.05 342

RAStereo	2.24 333	3.70 325	1.18 284	3.73 346	1.18 307	3.69 345	1.19 307	3.73 335	1.24 311	3.72 340	1.21 311	3.76 343	1.20 309	1.20 304	1.20 308	1.20 308	3.74 344	1.20 309	3.75 344	1.21 311	3.77 344	1.21 308	1.21 309	1.21 311	3.82 346	1.21 311	3.82 345	1.21 308

AIO_rvc	2.25 334	2.35 302	2.10 324	2.47 330	2.17 339	2.54 330	2.15 342	2.32 314	2.21 342	2.29 312	2.28 342	2.33 327	2.09 339	2.26 336	2.14 341	2.08 337	2.49 330	2.09 340	2.53 331	2.14 341	2.34 327	2.23 341	2.14 343	2.18 340	2.19 326	2.15 343	2.35 327	2.22 344

NCCL2	2.27 335	2.27 299	2.28 331	2.27 322	2.28 343	2.28 322	2.28 344	2.27 309	2.28 344	2.28 309	2.28 342	2.29 321	2.28 343	2.28 338	2.29 344	2.28 344	2.28 322	2.28 345	2.27 321	2.28 346	2.28 325	2.28 344	2.28 345	2.28 342	2.28 327	2.28 346	2.11 319	2.28 347

STTStereo	2.30 336	2.34 301	2.26 330	2.37 327	2.23 340	2.40 326	2.35 345	2.20 307	2.33 345	2.28 309	2.31 344	2.19 319	2.37 344	2.20 332	2.31 345	2.23 343	2.38 326	2.25 344	2.33 326	2.27 345	2.39 328	2.27 343	2.31 346	2.29 343	2.37 328	2.32 347	2.34 326	2.26 346

DNSM	2.31 337	4.05 328	3.13 339	2.62 335	1.85 333	2.62 335	1.85 336	3.98 336	1.85 332	2.55 324	1.85 332	2.55 333	1.85 333	1.85 327	1.85 332	1.85 332	2.62 335	1.85 333	2.62 335	1.85 333	2.62 334	1.85 335	1.85 334	1.85 333	2.63 336	1.85 339	2.63 334	1.85 335

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 338	2.85 315	1.90 321	2.90 336	2.77 346	2.88 336	2.85 348	2.51 319	2.85 348	2.88 330	1.99 338	2.50 330	2.76 347	2.20 332	1.57 320	2.64 346	2.89 336	2.63 347	5.69 367	1.03 295	2.01 317	2.71 346	2.74 350	2.73 348	2.87 337	1.64 328	1.00 272	1.49 322
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIF-Stereo (partial)	2.52 339	3.41 321	1.05 270	3.29 340	1.05 295	3.29 342	1.06 296	3.30 331	1.06 296	3.31 336	1.06 295	4.97 361	2.72 346	2.72 343	2.71 347	2.70 347	6.57 369	2.19 342	5.08 364	1.08 299	3.36 338	1.07 296	1.07 297	1.07 300	3.35 341	1.07 297	3.36 340	1.07 296

sCroCo_RVC	2.76 340	4.00 327	1.82 314	4.00 350	1.83 329	3.98 351	1.82 331	3.99 338	1.81 331	4.14 348	2.76 346	4.13 352	1.82 331	1.83 324	1.83 330	1.82 330	4.01 349	1.82 332	3.98 347	1.86 334	4.00 349	1.82 334	1.83 332	1.84 332	4.02 352	1.81 335	4.00 349	1.83 334

NLSM1	2.82 341	3.85 326	2.57 336	3.19 338	2.46 344	3.28 341	2.38 346	3.29 330	2.42 346	3.20 334	2.64 345	3.14 336	2.62 345	2.46 342	2.44 346	2.51 345	3.31 338	2.53 346	3.17 336	2.47 347	3.27 336	2.33 345	2.65 347	2.61 347	3.22 338	2.55 348	3.31 339	2.39 348

sAnonymous2	2.87 342	4.16 329	1.89 319	4.26 355	1.87 334	4.23 354	1.92 337	4.17 339	1.94 338	4.16 349	1.92 336	4.20 353	1.92 337	1.96 328	1.86 333	1.87 333	4.25 353	1.90 337	4.23 353	1.91 338	4.26 352	1.93 337	1.89 338	1.90 334	4.07 354	1.91 340	5.09 365	1.93 340

CroCo_RVC	2.87 342	4.16 329	1.89 319	4.26 355	1.87 334	4.23 354	1.92 337	4.17 339	1.94 338	4.16 349	1.92 336	4.20 353	1.92 337	1.96 328	1.86 333	1.87 333	4.25 353	1.90 337	4.23 353	1.91 338	4.26 352	1.93 337	1.89 338	1.90 334	4.07 354	1.91 340	5.09 365	1.93 340

Anonymous3	3.36 344	4.93 339	2.20 326	4.92 362	2.23 340	4.90 362	2.23 343	4.89 345	2.24 343	4.95 361	2.21 341	4.91 360	2.21 342	2.18 331	2.22 343	2.22 342	4.86 360	2.20 343	4.90 360	2.20 343	4.96 362	2.21 339	2.21 344	2.21 341	6.30 368	2.21 345	4.90 358	2.23 345

StereoVision	3.44 345	10.12 368	1.68 307	5.44 367	2.26 342	5.87 367	1.97 339	5.17 348	1.31 314	5.80 365	1.56 322	5.62 366	1.84 332	1.97 330	1.91 339	1.84 331	4.98 362	1.32 313	5.60 365	1.71 330	5.35 367	1.73 332	1.97 340	1.96 336	5.40 365	1.65 329	5.08 363	1.76 333

NLCSM	3.61 346	5.05 341	3.36 347	4.13 352	3.31 354	3.91 347	3.26 354	3.98 336	3.24 352	4.08 347	3.06 349	3.95 348	3.25 354	3.25 348	3.10 351	3.17 353	4.20 352	3.08 349	4.16 351	3.24 354	4.26 352	3.46 354	3.14 352	3.19 351	4.02 352	3.24 353	4.21 353	3.17 352

DPSNet	3.67 347	3.61 323	3.62 348	3.64 343	3.61 358	3.64 344	3.65 358	3.64 334	3.67 357	3.67 339	3.65 356	3.68 341	3.69 362	3.69 356	3.69 363	3.68 359	3.70 341	3.70 359	3.69 343	3.69 360	3.71 343	3.69 356	3.67 358	3.69 360	3.68 345	3.67 357	3.68 343	3.67 354

MaDis-Stereo	3.69 348	10.19 369	2.01 323	6.09 368	2.01 336	5.94 368	1.82 331	6.14 353	1.85 332	6.59 368	1.82 331	6.01 367	1.81 330	1.83 324	1.83 330	2.02 336	5.87 366	1.79 331	5.93 368	2.06 340	4.63 358	1.67 326	1.84 333	2.08 338	5.90 366	1.66 330	6.34 368	1.87 336

Sa-1000	3.84 349	7.71 350	6.81 363	4.15 353	2.86 347	3.27 340	3.87 364	5.99 350	4.35 368	2.78 328	3.71 357	3.88 344	3.56 358	3.88 359	3.64 356	2.71 348	3.72 342	3.27 354	3.67 342	3.15 353	3.51 339	3.36 353	2.70 349	3.49 354	3.32 340	3.76 361	2.87 336	3.76 361

MLG-Stereo_test2	3.86 350	4.96 340	3.13 339	4.65 360	3.27 353	5.17 366	3.07 350	5.01 347	3.01 349	4.93 360	3.03 348	4.56 358	3.32 355	3.26 349	3.33 354	3.30 355	5.17 365	3.19 352	4.86 359	2.96 352	5.04 364	3.25 349	2.67 348	3.15 350	4.98 362	3.05 351	4.59 356	3.30 353

MLG-Stereo_test3	3.87 351	4.64 335	3.29 344	5.17 365	3.23 351	4.83 361	3.02 349	4.95 346	3.22 351	4.31 352	3.33 354	5.08 363	3.20 353	3.23 347	2.77 348	3.20 354	4.99 363	3.24 353	4.93 361	2.94 349	4.82 361	3.33 352	3.33 354	3.29 353	5.19 364	3.02 350	5.08 363	2.93 351

MLG-Stereo_test1	3.87 351	4.67 336	3.29 344	5.26 366	3.25 352	5.04 364	3.11 351	4.43 341	3.27 353	5.02 363	3.21 351	4.71 359	3.10 351	3.22 346	3.06 350	2.98 351	5.03 364	3.18 351	4.95 362	2.94 349	4.70 360	3.32 350	3.30 353	3.27 352	5.17 363	3.08 352	5.02 361	2.85 350

SA	3.93 353	7.22 346	4.74 350	4.15 353	3.88 364	3.70 346	4.02 367	6.67 358	3.95 362	3.64 338	3.74 358	3.63 340	3.00 349	3.51 351	3.68 362	3.68 359	3.73 343	3.71 360	3.64 338	3.48 355	3.58 340	2.97 348	3.69 359	3.61 355	3.55 344	3.42 354	3.64 342	3.79 362

TestStereo1	4.11 354	7.79 352	6.72 361	3.93 347	3.81 361	3.96 349	3.58 356	6.96 361	3.74 359	3.90 342	3.76 359	3.89 345	3.57 359	3.70 357	3.66 359	3.34 356	3.80 345	3.62 356	3.66 340	3.68 358	3.91 346	3.70 357	3.65 356	3.67 357	3.88 347	3.53 355	3.89 346	3.68 357

SA-5K	4.11 354	7.79 352	6.72 361	3.93 347	3.81 361	3.96 349	3.58 356	6.96 361	3.74 359	3.90 342	3.76 359	3.89 345	3.57 359	3.70 357	3.66 359	3.34 356	3.80 345	3.62 356	3.66 340	3.68 358	3.91 346	3.70 357	3.65 356	3.67 357	3.88 347	3.53 355	3.89 346	3.68 357

test_4	4.11 354	8.05 355	6.64 359	4.52 358	3.68 359	3.00 337	3.40 355	6.21 356	3.29 354	4.07 346	3.84 362	4.04 350	3.76 364	3.56 354	3.67 361	3.76 362	4.04 350	3.79 362	4.10 348	3.53 356	3.98 348	3.74 360	3.55 355	3.61 355	3.94 351	3.75 360	3.73 344	3.73 360

test-1	4.11 354	7.65 349	4.93 351	3.65 344	3.58 356	4.70 360	3.74 362	4.73 343	4.06 364	3.72 340	4.11 366	3.70 342	3.49 357	3.36 350	3.65 358	4.17 367	3.92 347	4.04 366	4.19 352	3.75 361	4.69 359	4.18 363	3.88 362	3.90 362	4.73 358	3.77 362	3.12 337	3.68 357

TESTraft	4.16 358	8.03 354	6.81 363	3.99 349	3.68 359	3.93 348	3.70 360	6.86 360	3.69 358	3.93 344	3.88 364	3.93 347	3.59 361	3.65 355	3.64 356	3.68 359	3.92 347	3.72 361	3.92 345	3.57 357	3.84 345	3.70 357	3.71 360	3.67 357	3.91 350	3.74 359	3.92 348	3.67 354

raft_robust	4.19 359	7.78 351	6.08 356	3.30 341	3.85 363	4.03 352	3.73 361	6.25 357	3.30 355	4.44 354	3.28 353	4.01 349	3.82 365	4.29 364	3.70 364	4.01 364	4.48 358	3.42 355	4.11 349	3.76 362	4.05 350	3.32 350	3.85 361	3.82 361	4.71 357	3.83 363	4.09 350	3.80 363

RAFT_CTSACE	4.43 360	8.26 357	6.10 357	4.62 359	4.01 366	4.54 359	3.65 358	6.09 352	3.93 361	4.64 357	4.14 367	4.26 355	4.13 367	3.91 360	3.88 365	4.06 366	4.30 355	4.03 365	4.27 355	3.92 363	4.26 352	3.67 355	3.91 363	4.16 365	4.82 359	4.08 367	4.20 352	3.67 354

RAFT+CT+SA	4.43 360	7.34 348	6.71 360	5.01 363	4.38 367	4.40 356	3.85 363	6.15 355	4.30 367	4.89 359	3.26 352	4.49 357	3.01 350	4.53 365	3.36 355	3.65 358	3.64 340	4.39 368	3.94 346	4.28 366	4.44 356	4.30 365	4.24 368	4.52 367	3.90 349	3.85 364	4.89 357	4.00 365

cross-raft	4.43 360	7.31 347	6.46 358	4.47 357	3.95 365	4.46 357	3.95 365	6.70 359	3.97 363	4.41 353	3.82 361	4.38 356	3.94 366	3.95 362	3.95 367	3.95 363	4.45 357	3.95 364	4.46 356	3.95 364	4.46 357	3.95 361	3.95 365	3.94 364	4.40 356	3.95 366	4.45 355	3.95 364

test_5	4.51 363	8.85 360	5.35 355	3.66 345	3.56 355	5.10 365	4.47 369	6.14 353	4.07 365	4.96 362	3.87 363	5.14 365	4.17 369	3.53 352	4.39 368	4.53 368	4.15 351	3.62 356	4.74 358	2.94 349	3.63 342	4.53 367	4.20 367	4.54 368	4.86 360	3.68 358	4.95 359	4.06 366

test_3	4.55 364	10.96 370	7.69 369	4.04 351	3.60 357	4.10 353	3.98 366	7.94 363	4.56 369	3.99 345	4.03 365	4.08 351	3.74 363	3.99 363	3.91 366	4.05 365	4.33 356	3.89 363	4.14 350	4.00 365	4.11 351	4.02 362	4.01 366	3.91 363	3.53 342	3.94 365	4.19 351	4.20 367

FC-DCNN v2	4.74 365	3.16 318	3.16 342	3.16 337	3.16 348	3.16 338	3.16 353	3.16 328	3.16 350	3.16 333	3.16 350	3.16 337	3.16 352	3.16 345	3.16 352	3.16 352	6.72 370	6.72 372	6.72 370	6.72 374	6.72 369	6.72 374	6.72 374	6.72 372	6.72 369	6.72 372	6.72 370	6.72 373

TestStereo	4.92 366	4.80 338	4.98 352	4.82 361	4.97 369	4.91 363	4.78 370	4.80 344	4.88 370	4.78 358	4.80 369	4.99 362	4.81 370	4.83 366	4.87 370	4.97 370	4.93 361	5.01 370	5.03 363	4.90 369	5.02 363	5.02 368	5.06 369	5.04 369	4.93 361	4.89 369	5.01 360	5.09 369

DispFullNet	4.96 367	5.67 342	3.30 346	5.01 363	3.21 350	4.50 358	3.11 351	4.43 341	3.44 356	4.60 356	3.46 355	5.13 364	3.44 356	3.53 352	3.20 353	2.87 350	4.80 359	3.15 350	4.70 357	4.83 368	9.02 374	5.98 371	5.95 373	6.21 371	8.84 374	5.85 371	9.76 375	5.91 371

SGM-Forest	5.07 368	6.74 344	4.17 349	6.46 369	4.68 368	6.21 370	4.38 368	6.00 351	4.14 366	5.84 366	4.44 368	6.28 368	4.16 368	3.92 361	4.56 369	4.60 369	6.15 367	4.27 367	6.12 369	4.31 367	5.99 368	4.27 364	3.92 364	4.27 366	6.13 367	4.10 368	6.18 367	4.49 368
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 369	8.71 359	2.75 337	8.64 374	2.76 345	8.65 374	2.79 347	8.67 367	2.79 347	8.70 373	2.79 347	8.70 373	2.79 348	2.79 344	2.80 349	2.80 349	8.84 374	2.82 348	8.82 374	2.89 348	8.84 373	2.83 347	2.83 351	2.82 349	8.87 375	2.83 349	8.84 374	2.83 349

SGM+DAISY	6.35 370	8.16 356	5.14 354	8.12 373	5.08 371	8.12 373	5.16 371	8.01 364	5.18 372	7.92 371	5.14 370	7.89 372	5.14 371	4.95 367	5.33 371	5.32 371	8.14 373	5.16 371	8.16 373	5.16 370	8.21 372	5.19 369	5.12 370	5.12 370	8.18 373	5.24 370	8.12 373	5.11 370

RAFT	6.60 371	9.99 365	8.33 370	7.21 372	6.55 372	5.95 369	5.87 372	8.70 368	5.02 371	5.10 364	6.69 372	7.06 371	6.94 374	6.17 370	7.09 374	6.84 372	6.47 368	4.72 369	5.60 365	5.60 371	5.11 365	5.97 370	6.93 375	6.89 373	7.16 370	7.08 375	6.58 369	6.66 372

test-v	7.17 372	11.53 371	7.63 367	7.17 370	6.87 373	7.48 371	6.90 373	8.14 365	6.88 373	6.93 369	7.42 373	7.05 369	6.14 372	6.05 368	6.86 372	6.99 373	7.60 371	6.75 373	6.90 371	6.66 372	7.83 370	6.36 372	5.89 371	7.34 374	7.19 371	6.75 373	7.52 371	6.77 374

test-2	7.17 372	11.53 371	7.63 367	7.17 370	6.87 373	7.48 371	6.90 373	8.14 365	6.88 373	6.93 369	7.42 373	7.05 369	6.14 372	6.05 368	6.86 372	6.99 373	7.60 371	6.75 373	6.90 371	6.66 372	7.83 370	6.36 372	5.89 371	7.34 374	7.19 371	6.75 373	7.52 371	6.77 374

MANE	18.41 374	23.00 380	16.00 375	22.00 382	15.00 375	22.00 382	15.00 375	22.00 382	15.00 375	21.00 382	15.00 375	22.00 381	15.00 375	15.00 375	17.00 375	15.00 375	23.00 382	15.00 375	22.00 382	15.00 375	23.00 382	15.00 375	18.00 376	15.00 376	24.00 383	17.00 376	24.00 383	16.00 376

rafts_anoy	20.00 375	20.00 373	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 374	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 377	20.00 377	20.00 376	20.00 377	20.00 376	20.00 377

raft+_RVC	20.00 375	20.00 373	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 374	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 377	20.00 377	20.00 376	20.00 377	20.00 376	20.00 377

raftrobust	20.00 375	20.00 373	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 374	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 377	20.00 377	20.00 376	20.00 377	20.00 376	20.00 377

CasAABBNet	20.00 375	20.00 373	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 374	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 377	20.00 377	20.00 376	20.00 377	20.00 376	20.00 377

RALCasStereoNet	20.00 375	20.00 373	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 374	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 377	20.00 377	20.00 376	20.00 377	20.00 376	20.00 377

RALAANet	20.00 375	20.00 373	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 374	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 377	20.00 377	20.00 376	20.00 377	20.00 376	20.00 377

MSMDNet	20.00 375	20.00 373	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 374	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 375	20.00 376	20.00 377	20.00 377	20.00 376	20.00 377	20.00 376	20.00 377

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

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

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

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

MDST_ROB	61.15 386	72.66 388	46.52 387	70.00 387	44.89 387	64.24 387	43.75 387	73.65 387	48.92 388	72.70 388	42.40 387	60.70 386	50.23 387	50.07 388	67.69 388	68.60 388	83.13 388	47.77 387	82.48 388	46.00 387	95.93 388	53.44 388	50.66 388	45.00 388	84.99 389	53.64 389	79.01 388	52.07 389

CBMV	101.59 387	71.60 387	48.40 388	72.70 388	49.00 388	79.60 388	48.40 388	80.90 388	46.90 387	68.90 387	49.00 388	78.00 387	572.10 397	49.50 387	51.30 387	48.40 387	72.20 387	639.60 397	79.40 387	48.90 388	79.50 387	51.40 387	52.30 389	48.30 389	80.20 388	49.10 388	79.60 389	47.60 388
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 388	131.36 389	140.69 389	151.38 389	151.40 390	150.79 389	151.72 390	149.36 389	159.46 390	146.42 389	150.73 390	149.06 391	176.22 389	143.94 390	133.10 391	133.45 391	153.30 390	154.22 390	154.67 390	153.95 391	156.90 391	156.53 392	160.21 391	162.72 391	154.57 390	160.59 391	153.47 390	163.50 391
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DF_test	168.38 389	396.55 394	180.19 390	193.64 390	133.63 389	193.53 390	141.18 389	219.97 390	133.80 389	188.12 390	133.62 389	187.99 392	133.61 388	133.68 389	133.47 392	133.49 392	193.64 391	133.70 389	193.74 391	133.73 390	193.58 392	133.90 391	133.51 390	133.58 390	193.57 391	133.62 390	193.54 391	139.69 390

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

AE-Stereo	252.48 391	202.00 390	361.00 394	502.00 394	324.00 394	321.00 391	482.00 397	423.00 394	227.00 394	201.00 391	273.00 394	101.00 388	207.00 390	198.00 391	183.00 393	181.00 393	221.00 392	232.00 394	477.00 393	220.00 393	111.00 389	100.00 389	219.00 393	214.00 392	204.00 392	211.00 393	200.00 392	222.00 394

MGS-Stereo	264.93 392	208.00 391	362.00 395	512.00 395	350.00 395	326.00 392	443.00 396	410.00 393	210.00 391	232.00 393	215.00 391	125.00 389	217.00 391	216.00 393	127.00 390	122.00 390	223.00 393	230.00 392	487.00 395	255.00 394	250.00 393	223.00 394	272.00 395	228.00 395	241.00 393	220.00 395	214.00 393	235.00 395

EGLCR-Stereo	276.81 393	209.00 392	366.00 396	514.00 396	354.00 396	336.00 393	422.00 394	440.00 395	220.00 393	231.00 392	245.00 393	135.00 390	237.00 393	218.00 394	197.00 394	222.00 395	223.00 393	230.00 392	487.00 395	255.00 394	250.00 393	273.00 395	272.00 395	228.00 395	241.00 393	220.00 395	214.00 393	235.00 395

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

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

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

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

real-time stereo	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 398	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 399	10000000.00 400	10000000.00 400	10000000.00 400	10000000.00 400	10000000.00 400	10000000.00 400

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

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

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

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

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

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

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

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

GS-Stereo																							0.36 192	0.36 194	0.48 210	0.36 192	0.48 207	0.35 190

FADE		0.05 37	0.05 30	0.05 36	0.04 32	0.03 22	0.03 26	0.05 35	0.04 32	0.06 37	0.03 26		0.04 33	0.05 40	0.07 48	0.07 50	0.07 46	0.05 42	0.06 46	0.04 32	0.09 54	0.08 56	0.06 45	0.05 41	0.06 45	0.05 42	0.05 36	0.04 32

Low-res two-view benchmark